/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
137 млн
Архитектура
bert · dense
Опубликована
28 фев 2024

nq_extractive_compressor

ЭмбеддингиТекст → embedding6 профессий

BERT-модель Fangyuan Xu оценивает предложения из найденных документов, чтобы отбирать полезный контекст для RAG.

1 528скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 фев 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

fangyuan/nq_extractive_compressor — модель Fangyuan Xu для извлечения и оценки предложений при сжатии найденных документов в системах поиска с дополненной генерацией (RAG). Она связана с проектом RECOMP, который исследует сжатие контекста и выборочное дополнение для языковых моделей. Модель использует архитектуру BERT: 12 слоёв, 768 скрытых размерностей и около 136,7 млн параметров; максимальная длина входа — 512 токенов. Карточка Hugging Face помечает её как feature-extraction и предоставляет загрузку через Transformers.

В сценарии извлекающего компрессора модель присваивает предложениям оценки, позволяющие отобрать содержательные фрагменты из найденных документов для последующей генерации ответа. Это специализированный компонент конвейера, а не генератор текста. В доступных сведениях не указаны лицензия и языковая специализация; базовая конфигурация указывает на facebook/contriever-msmarco.

Сценарии применения

  • оценка предложений в найденных документах для извлекающего сжатия
  • отбор релевантных фрагментов для контекста RAG
  • сокращение набора документов перед передачей языковой модели

Ограничения

Ограничение длины входа — 512 токенов. Модель оценивает и отбирает предложения, но сама не генерирует сжатый текст или ответы.

Для каких профессий подходит6

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

Автор не опубликовал карточку модели.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BertModel
Ревизия весов
46f98c1

0 моделей