/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
81,2 млн
Архитектура
roberta · dense
Опубликована
15 апр 2022

unsup-simcse-klue-roberta-small

ЭмбеддингиТекст → embedding8 профессий

Модель RoBERTa для получения эмбеддингов корейских предложений и поиска текстов с похожим смыслом.

116скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 ноя 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.

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

ddobokki/unsup-simcse-klue-roberta-small — модель на архитектуре RoBERTa, разработанная для получения векторных представлений корейских предложений и оценки их семантической близости. Её можно использовать через библиотеку Sentence-Transformers для сравнения предложений, поиска семантически похожих текстов и построения векторного поиска.

Модель содержит 81,2 млн параметров и принимает текстовые последовательности с контекстом до 514 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch и safetensors. Карточка не сообщает отдельную лицензию; ограничения качества и условия коммерческого использования по доступным данным определить нельзя.

Сценарии применения

  • поиск семантически похожих корейских предложений
  • сравнение смысловой близости двух корейских фраз
  • семантический поиск по базе корейских текстов
  • кластеризация корейских предложений по смыслу

Ограничения

Контекст ограничен 514 токенами. Доступные сведения не позволяют оценить точность на конкретных наборах данных.

Для каких профессий подходит8

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

ddobokki/unsup-simcse-klue-roberta-small

Usage (Sentence-Transformers)

Using this model becomes easy when you have sentence-transformers installed:

pip install -U sentence-transformers

Then you can use the model like this:

from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["This is an example sentence", "Each sentence is converted"]

model = SentenceTransformer('ddobokki/unsup-simcse-klue-roberta-small')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

(개발중) git:https://github.com/ddobokki/KoSimCSE

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
RobertaModel
Ревизия весов
9d167b6

0 моделей