/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
8 194 токена
Параметры
659 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
xlm-roberta · dense
Базовая модель
bge-m3
Опубликована
14 апр 2024

Ссылки

Hugging Face

finetuned_bge_ver11

comet24082002
ЭмбеддингиТекст → embedding8 профессий

Дообученная на базе BGE-M3 модель XLM-RoBERTa для извлечения текстовых признаков и использования в поиске.

9скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 апр 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Эмбеддинги» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

comet24082002/finetuned_bge_ver11 — дообученная модель на базе BAAI/bge-m3, опубликованная comet24082002. Это плотная модель архитектуры XLM-RoBERTa с 658,7 млн параметров, предназначенная для извлечения признаков из текста. Базовая BGE-M3 рассчитана на многоязычный семантический, лексический и гибридный поиск по текстам и документам; дообученная версия может применяться для получения текстовых представлений в поисковых системах и системах работы с документами.

Модель принимает текст и выдаёт векторные признаки. Максимальная длина контекста — 8194 токена. Данные обучения и результаты оценки в карточке не описаны, поэтому качество на конкретных языках и задачах поиска не подтверждено. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • получение векторных представлений текстов для семантического поиска
  • поиск документов по смыслу
  • извлечение признаков текста для многоязычного поиска
  • подготовка текстовых представлений для систем поиска по документам

Ограничения

Датасет дообучения и результаты оценки не описаны, поэтому пригодность модели для конкретных языков и поисковых сценариев не подтверждена.

Для каких профессий подходит8

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейI.1Универсальные способностиПоиск и навигация по информацииAI помогает находить нужные сведения и помогать человеку быстро переходить от вопроса к подтверждённому источнику.18 задач13 467моделейI.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделейI.12Универсальные способностиРекомендации и персонализацияAI помогает подбирать релевантные варианты и адаптировать опыт под конкретного человека или ситуацию.15 задач7 627моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

finetuned_bge_ver11

This model is a fine-tuned version of BAAI/bge-m3 on an unknown dataset.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 2.5e-05
  • train_batch_size: 32
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 10.0
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.38.2
  • Pytorch 2.2.1+cu121
  • Datasets 2.18.0
  • Tokenizers 0.15.2

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
XLMRobertaModel
Ревизия весов
cea1155

0 моделей

    Создать бенчмарк