/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
307 млн
Архитектура
modernbert · dense
Библиотека
sentence-transformers
Опубликована
15 мая 2026

jaunbert-parl-big-v2-ft

ЭмбеддингиТекст → embedding3 профессии

Модель ModernBERT создаёт векторные представления баскских текстов для семантического поиска и сопоставления с парламентскими документами.

97скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 мая 2026

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.

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

cuadron11/jaunbert-parl-big-v2-ft — модель Sentence Transformer на архитектуре ModernBERT, обученная для получения плотных векторных представлений предложений и абзацев. Она содержит около 307 млн параметров, кодирует текст в векторы размерностью 768 и принимает последовательности длиной до 8192 токенов; сходство векторов можно оценивать косинусной мерой.

Модель предназначена для поиска семантически близких текстов, сравнения вопросов с документами, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текстов. По примерам обучающих данных она ориентирована на баскский язык и парламентские материалы Страны Басков: вопросы сопоставляются с темами парламентских выступлений и документов. В README приведена оценка cosine_accuracy 0,3598 на TripletEvaluator, поэтому качество следует проверять на целевых данных.

Обучение описано как Sentence Transformers с MultipleNegativesRankingLoss на наборах пар «запрос — документ». В метаданных указан формат safetensors и лицензия не приведена; условия использования следует сверить с карточкой репозитория.

Сценарии применения

  • семантический поиск по парламентским документам Страны Басков
  • поиск документов по баскскому вопросу
  • сопоставление вопросов с темами выступлений
  • поиск перефразировок на баскском языке
  • кластеризация баскских парламентских текстов

Ограничения

В README указана cosine_accuracy 0,3598 на TripletEvaluator; это значение само по себе не гарантирует качество для других наборов данных. Лицензия в предоставленных метаданных и README не указана.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

SentenceTransformer

This is a sentence-transformers model trained. It maps sentences & paragraphs to a 768-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more.

Model Details

Model Description

  • Model Type: Sentence Transformer
  • Maximum Sequence Length: 8192 tokens
  • Output Dimensionality: 768 dimensions
  • Similarity Function: Cosine Similarity

Model Sources

Full Model Architecture

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 8192, 'do_lower_case': False, 'architecture': 'ModernBertModel'})
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, 'pooling_mode_cls_token': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': False, 'pooling_mode_lasttoken': False, 'include_prompt': True})
)

Usage

Direct Usage (Sentence Transformers)

First install the Sentence Transformers library:

pip install -U sentence-transformers

Then you can load this model and run inference.

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Download from the 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("cuadron11/jaunbert-parl-big-v2-ft")
# Run inference
sentences = [
    'Zer esan nahi du bizitzaren sostengarritasunak zaintzaren testuinguruan?',
    '[TOPIC: Mozioa, Eukene Arana Varas Elkarrekin Podemos taldeko legebiltzarkideak aurkeztua, zaintza-lanei, gizarte berdintzaileagoari eta bizitzak erdigunean jartzeko tresnei buruz. Eztabaida eta behin betiko ebazpena]\n[ETXEBARRIETA LEGRAND, (EH Bildu)]:\nEserlekutik, bakarrik kontu pare bat aipatzeko. Zaintzaz hitz egiten ari garenean ez gabiltzalako hitz egiten soilik dependentzia-egoeran dauden pertsonen zaintzaz, Garrido anderea; hitz egiten ari gara pertsona guztiek momenturen batean edo bizitzako edozein momentutan, hobeto esanda, daukagun beharraz, bizitzaren sostengarritasunak hori esan nahi duelako, denok bizitzako edozein momentutan zainduak izateko beharra daukagulako, zaintzeko beharra daukagulako, pertsonak ere badauzkagulako gure inguruan. Beraz, ikuspuntualdaketa batez ari gara hitz egiten, (Date: 07.03.2019)',
    'Hau familietako zaintzaren desagerpenarekin parekatu zenuen eta, gainera, zuek sostengarritasunak kezkatzen zaituztela esan zenuen.',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 768]

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities)
# tensor([[1.0000, 0.7383, 0.8711],
#         [0.7383, 0.9961, 0.8008],
#         [0.8711, 0.8008, 1.0000]], dtype=torch.bfloat16)

Evaluation

Metrics

Triplet

MetricValue
cosine_accuracy0.3598

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

  • Size: 8,703 training samples
  • Columns: anchor and positive
  • Approximate statistics based on the first 1000 samples:
    anchorpositive
    typestringstring
    detailsmin: 9 tokensmean: 20.94 tokensmax: 47 tokensmin: 137 tokensmean: 185.89 tokensmax: 251 tokens
  • Samples:
    anchorpositive
    Nork proposatu zuen mendekotasunari erantzuteko zerga berriak sortzea arbuiatzeari buruzko legez besteko proposamena?[TOPIC: MistoaUPyD legebiltzar-taldeak egindako legez besteko proposamena, mendekotasunari erantzuteko zerga berriak sortzea arbuiatzeari buruz. Eztabaida eta behin betiko ebazpena][DAMBORENEA BASTERRECHEA, (PV-ETP)]:Bai, oso labur, eserlekutik. Soilik esan nahi dut Aburtok etorkizunera begira egingo zuela hausnarketa hori, baina herrialde honetan zerga-igoera bat onartu dela berriki hark aipatzen zituen gizarte-zerbitzuak bermatzeko. Eta guri berdin zaigu nola deitu: gainkarga, zerga berria… deitu nahi duzuen bezala. badakigu azkenean betikoek ordainduko dutela, herritarrek eta iruzurrik egiten ez dutenek. Eta herrialde honetako norbaitek edo herrialde honetatik kanpoko norbaitek gainkarga bat ezarri behar dela, aberatsenek (Date: 19.02.2015)
    Zein dira Eusko Jaurlaritzaren helburuak zerga-erreformaren bidez?[TOPIC: Galdera, Leire Pinedo Bustamante EH Bildu taldeko legebiltzarkideak lehendakariari egina, zerga-erreformari buruz][OGASUN ETA FINANTZETAKO SAILBURUAK (GATZAGAETXEBARRIA BASTIDA), (EA-NV)]:hobetzen dugun, ekintzailetzaren programa hobetzen dugun, enpleguarena ere bai, bergizarteratzeko eta bergizarteratze horretan dauden diru-sarrera bermatzeko hobetu, familia eta lana partekatzea hobetzeko programa ere hobetu, etxebizitzako osagarrien programa ere hobetu egin dugu. Hori da erronka, alde batetik. Bigarrena, gure ongizate-estatua bermatu eta indartu. Osakidetzaren kontratu-programa, beharrezkoa dena eta asetu behar duguna gure herritarren beharrei erantzuteko, hobetu egin dugu. Gure hezkuntza publikoa eta hitzartutakoa, herri-ekimenen aldetik sortutako (Date: 14.11.2014)
    Zein da Euskadin langabeziak izan duen bilakaera azkenaldian?[TOPIC: Galdera, Ekain Rico Lezama Euskal Sozialistak taldeko legebiltzarkideak bigarren lehendakariorde eta Lan eta Enpleguko sailburuari egina, enplegu-datuen bilakaerari buruz][BIGARREN LEHENDAKARIORDE ETA LAN ETA ENPLEGUKO SAILBURUAK (MENDIA CUEVA), (SV-ES)]:da euskal herritarrentzat gure 18 ordezkarietatik 17k Espainia osorako aurrekontuak ontzat eman dituztela. Eta berri bikaina da jakitea Euskadin Espainiakoekin koherenteak diren aurrekontuak izango ditugula; horiek sendotuko baitituzte, gaur ikusten ari garen bezala, arrakasta erakutsi duten politikak. Begirada luze hori erabili behar dugu, azaroa hilabete irregularra izaten baita enpleguan. Hala ere, oraingoan jaitsi egin da berriro langabezia lurralde guztietan, sektore guztietan, adin-tarte guztietan; baita gizonen artean ere, baina bereziki emakumeen (Date: 02.12.2022)
  • Loss: MultipleNegativesRankingLoss with these parameters:
    {
        "scale": 20.0,
        "similarity_fct": "cos_sim",
        "gather_across_devices": false,
        "directions": [
            "query_to_doc"
        ],
        "partition_mode": "joint",
        "hardness_mode": null,
        "hardness_strength": 0.0
    }
    

Evaluation Dataset

Unnamed Dataset

  • Size: 8,706 evaluation samples
  • Columns: anchor, positive, and negative
  • Approximate statistics based on the first 1000 samples:
    anchorpositivenegative
    typestringstringstring
    detailsmin: 9 tokensmean: 21.12 tokensmax: 45 tokensmin: 128 tokensmean: 185.2 tokensmax: 261 tokensmin: 4 tokensmean: 91.14 tokensmax: 232 tokens
  • Samples:
    anchorpositivenegative
    Zergatik ez du Euskal Sozialistak taldeko legebiltzarkideak onartzen hezkuntzaren kalitatea hobetzeko lege organikoaren aurreproiektua?[TOPIC: Galdera, María Isabel Celaá Diéguez Euskal Sozialistak taldeko legebiltzarkideak Hezkuntza, Hizkuntza Politika eta Kulturako sailburuari egina, hezkuntzaren kalitatea hobetzeko lege organikoari buruz][CELAÁ DIÉGUEZ, (SV-ES)]:eta akordio guztiak hautsi baititu, erantzun bakarra eman dakioke: atzera egitea. Gainera, prozesuaren une hau da egokiena, aurreproiektuaren fasean baikaude oraindik. Ministroen Kontseilutik ere ez da sartu. Ezta hori ere. Ez dugu nahi Wert ministroak proposatzen duena, umeak bereizi egiten baititu 14 urte dituztenean, beren abileziak garatu ahal izan baino askoz lehenago. Ez dugu nahi irakasleak kentzen aurreztea, eta, aldiz, errebalidetan gastatzea. Ez dugu nahi, inola ere, errefortzu-tratamendua (Date: 22.02.2013)[TOPIC: Galdera, Julen Arzuaga Gumuzio EH Bildu taldeko legebiltzarkideak Segurtasuneko sailburuari egina, foam jaurtigaiek eragiten dituzten kalteei buruz][SEGURTASUNEKO SAILBURUAK (BELTRÁN DE HEREDIA ARRONIZ), (EA-NV)]:Esan dizut, Arzuaga jauna, hasierahasieratik ari gara ikertzen egun hartan Bilbon Euskalduna Jauregiaren aurrean eman ziren gertakariak. Baina zuk, antza, dagoeneko egin duzu ikerketa guztia, azterketa zorrotz guztia, ondorioak badituzu, eta ez dizu ezertarako balio egiten ari garen lanak; lan zorrotza da, lan xehatua, inguruabarrak zeintzuk izan ziren zehazteko eta gertakariak zehazki nola izan ziren balioesteko. Zuk esaten duzu pertsona honek, neska honek, emakume gazte honek zauriak jasan (Date: 03.05.2019)
    Zein da EH Bilduren jarrera IRPH indizea erabiltzeari uztearen inguruan?[TOPIC: EH Bildu legebiltzar-taldeak egindako legez besteko proposamena, IRPH indizea erabiltzeari uztearen inguruan. Eztabaida eta behin betiko ebazpena][BEITIALARRANGOITIA LIZARRALDE, (EH Bildu)]:Mila esker. Beno, PPren erantzuna espero zitekeena zen. Hala ere, nire hasierako parte hartzean esan dudana esaten ari zaio herritarrei: bakoitza defendatu dadila eta interes orokorra, hor konpon, jakitun epaileek zenbateko astindua eman dioten bai bere legeari eta baita ondoriozkoari ere. Baina uste dut denei, zuen jarrera zuritze nahi horretan, funtsezko zerbait ahaztu zaizuela, eta da epai bat dagoela eta epai horrek nulidadeaz hitz egiten duela. Ez duela hitz egiten ez (Date: 19.06.2014)[TOPIC: Galdera, Antonio Damborenea Basterrechea Euskal Talde Popularreko legebiltzarkideak Ekonomiaren Garapen eta Azpiegituretako sailburuari egina, La Navali buruz][DAMBORENEA BASTERRECHEA, (PV-ETP)]:ez litzateke hori izango, baizik eta ea Jaurlaritza hau prest dagoen puntapuntako sektore ekonomikoa erortzen uzteko, Euskadin teknologikoki dugunaren modukoa, hain zuzen ere, eta bitxia bada ere, ontzigintzarako oparoa den garaian. Badakit ez gaudela munduko gasolioaren arazoa konpontzeko, ezta ontzigintzarena ere oro har munduan, baina gurea bai, gure enpresetan, hemen –ez zait argi geratu, bestalde, gasolioa igotzearen alde zauden ala ez–, baina jakin nahi nuke Jaurlaritzak –inbertitzaile baten (Date: 05.10.2018)
    Zein da euskal gizartearen iritzia euskal erakundeen inguruan, kontratazio publikoei eta esleipen zuzenei dagokienez?[TOPIC: Galdera, Josu Estarrona Elizondo EH Bildu taldeko legebiltzarkideak lehendakariari egina, kontratazio publikoetan, esleipen zuzenetan, enpresa eta ente publikoetako lanpostuetarako hautaketaprozesuetan… alderdi jakin baten parte edo gertukoa izateagatik abantaila izatearen inguruan][JAURLARITZAKO LEHENDAKARIAK (URKULLU RENTERIA), (EA-NV)]:Legebiltzarburu andrea, legebiltzarkideok, sailburuok, jaun-andreok, egun on guztioi. Estarrona jauna, nik ez dakit, zuk diozun bezala, iritzi hori hain zabalduta edo txertatuta dagoen euskal gizartean. Zure iritzia izango da, eta zuk jakingo duzu zergatik diozun. Baina, ez dut uste baieztapen hori frogatu daitekeenik. Berez, alderantziz gertatzen ari da, eta hori erakusten dute euskal gizartearen iritzia ezagutzeko egiten diren ikerketa guztiek. Alde batetik, urtez urte, euskal erakundeen balorazioa, (Date: 07.02.2020)Funtsezkoa, berriro diot, gure asmo eta intentzioei dagokienez, eta, Ganbera honen gomendioei jarraiki, aurrera egiten jarraitzeko eta euskal herritarrek duten kalitateko sistema publikoa babesteko egin
  • Loss: MultipleNegativesRankingLoss with these parameters:
    {
        "scale": 20.0,
        "similarity_fct": "cos_sim",
        "gather_across_devices": false,
        "directions": [
            "query_to_doc"
        ],
        "partition_mode": "joint",
        "hardness_mode": null,
        "hardness_strength": 0.0
    }
    

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

  • per_device_train_batch_size: 64
  • num_train_epochs: 10
  • learning_rate: 2e-05
  • warmup_steps: 0.1
  • eval_strategy: epoch
  • per_device_eval_batch_size: 64
  • batch_sampler: no_duplicates

All Hyperparameters

  • per_device_train_batch_size: 64
  • num_train_epochs: 10
  • max_steps: -1
  • learning_rate: 2e-05
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_kwargs: None
  • warmup_steps: 0.1
  • optim: adamw_torch_fused
  • optim_args: None
  • weight_decay: 0.0
  • adam_beta1: 0.9
  • adam_beta2: 0.999
  • adam_epsilon: 1e-08
  • optim_target_modules: None
  • gradient_accumulation_steps: 1
  • average_tokens_across_devices: True
  • max_grad_norm: 1.0
  • label_smoothing_factor: 0.0
  • bf16: False
  • fp16: False
  • bf16_full_eval: False
  • fp16_full_eval: False
  • tf32: None
  • gradient_checkpointing: False
  • gradient_checkpointing_kwargs: None
  • torch_compile: False
  • torch_compile_backend: None
  • torch_compile_mode: None
  • use_liger_kernel: False
  • liger_kernel_config: None
  • use_cache: False
  • neftune_noise_alpha: None
  • torch_empty_cache_steps: None
  • auto_find_batch_size: False
  • log_on_each_node: True
  • logging_nan_inf_filter: True
  • include_num_input_tokens_seen: no
  • log_level: passive
  • log_level_replica: warning
  • disable_tqdm: False
  • project: huggingface
  • trackio_space_id: trackio
  • eval_strategy: epoch
  • per_device_eval_batch_size: 64
  • prediction_loss_only: True
  • eval_on_start: False
  • eval_do_concat_batches: True
  • eval_use_gather_object: False
  • eval_accumulation_steps: None
  • include_for_metrics: []
  • batch_eval_metrics: False
  • save_only_model: False
  • save_on_each_node: False
  • enable_jit_checkpoint: False
  • push_to_hub: False
  • hub_private_repo: None
  • hub_model_id: None
  • hub_strategy: every_save
  • hub_always_push: False
  • hub_revision: None
  • load_best_model_at_end: False
  • ignore_data_skip: False
  • restore_callback_states_from_checkpoint: False
  • full_determinism: False
  • seed: 42
  • data_seed: None
  • use_cpu: False
  • accelerator_config: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
  • parallelism_config: None
  • dataloader_drop_last: False
  • dataloader_num_workers: 0
  • dataloader_pin_memory: True
  • dataloader_persistent_workers: False
  • dataloader_prefetch_factor: None
  • remove_unused_columns: True
  • label_names: None
  • train_sampling_strategy: random
  • length_column_name: length
  • ddp_find_unused_parameters: None
  • ddp_bucket_cap_mb: None
  • ddp_broadcast_buffers: False
  • ddp_backend: None
  • ddp_timeout: 1800
  • fsdp: []
  • fsdp_config: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
  • deepspeed: None
  • debug: []
  • skip_memory_metrics: True
  • do_predict: False
  • resume_from_checkpoint: None
  • warmup_ratio: None
  • local_rank: -1
  • prompts: None
  • batch_sampler: no_duplicates
  • multi_dataset_batch_sampler: proportional
  • router_mapping: {}
  • learning_rate_mapping: {}

Training Logs

EpochStepTraining LossValidation Lossjaunbert-parl-big-v2-ft_cosine_accuracy
1.0136-7.35320.2149
2.0272-6.24660.2614
3.0408-5.89670.2954
3.67655004.0980--
4.0544-5.63870.3243
5.0680-5.49550.3457
6.0816-5.42570.3546
7.0952-5.38340.3577
7.352910003.5781--
8.01088-5.36300.3594
9.01224-5.36110.3592
10.01360-5.35650.3598

Framework Versions

  • Python: 3.11.8
  • Sentence Transformers: 5.3.0
  • Transformers: 5.2.0
  • PyTorch: 2.11.0+cu130
  • Accelerate: 1.13.0
  • Datasets: 4.8.4
  • Tokenizers: 0.22.2

Citation

BibTeX

Sentence Transformers

@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
    title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks",
    author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
    booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
    month = "11",
    year = "2019",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
}

MultipleNegativesRankingLoss

@misc{oord2019representationlearningcontrastivepredictive,
      title={Representation Learning with Contrastive Predictive Coding},
      author={Aaron van den Oord and Yazhe Li and Oriol Vinyals},
      year={2019},
      eprint={1807.03748},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.LG},
      url={https://arxiv.org/abs/1807.03748},
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · sentence-transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
ModernBertModel
Ревизия весов
18041eb

0 моделей