Характеристики
- Контекст
- 512 токенов
- Параметры
- 137 млн
- Архитектура
- bert · dense
- Опубликована
- 28 фев 2024
Ссылки
nq_extractive_compressor
BERT-модель Fangyuan Xu оценивает предложения из найденных документов, чтобы отбирать полезный контекст для RAG.
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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Эмбеддинги» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- BertModel
- Ревизия весов
- 46f98c1