/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
435 млн
Архитектура
roberta · dense
Опубликована
5 мар 2024

klue-roberta-large-klueSTS-cross

Классификация текстаТекст → label8 профессий

Кросс-энкодер на базе корейской KLUE RoBERTa Large оценивает сходство пар предложений и помогает переранжировать результаты поиска.

105скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены11 мар 2025

Бенчмарки

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

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

leewaay/klue-roberta-large-klueSTS-cross — кросс-энкодер на базе KLUE RoBERTa Large, дообученный Вонсёком Ли на наборе KLUE STS для оценки сходства корейских предложений. Модель принимает пару текстов и напрямую вычисляет оценку их семантического сходства, поэтому подходит для сравнения фраз и ранжирования кандидатов по релевантности.

Модель также можно применять для переранжирования результатов поиска и разметки пар предложений при подготовке данных для SBERT. Архитектура — RoBERTa для классификации последовательностей, размер — 435,4 млн параметров, контекст — до 514 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch и SafeTensors. В метаданных указан корейский язык. Лицензия в предоставленных данных не описана.

Сценарии применения

  • оценка семантического сходства двух корейских предложений
  • переранжирование результатов поиска по запросу
  • сортировка кандидатов по релевантности к фразе
  • подбор похожих предложений в корейском тексте
  • разметка пар предложений для подготовки данных SBERT

Ограничения

Кросс-энкодер оценивает пары текстов напрямую, поэтому для ранжирования большого числа кандидатов требуется вычислять оценку для каждой пары. Контекст ограничен 514 токенами.

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

leewaay/klue-roberta-large-klueSTS-cross

This is a sentence-transformers model: A cross encoder trained with the pretrained klue/roberta-large model on the KLUE STS dataset for sentence similarity tasks. It's specifically designed for direct evaluation of sentence pairs, making it highly effective for Re-Ranking and Augmented SBERT for data labeling tasks aimed at enhancing SBERT.

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 CrossEncoder
pairs = [('Query', 'Paragraph1'), ('Query', 'Paragraph2') , ('Query', 'Paragraph3')]

model = CrossEncoder('leewaay/klue-roberta-large-klueSTS-cross')
scores = model.predict(pairs)
print(scores)

Citing & Authors

Wonseok Lee

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · text-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
RobertaForSequenceClassification
Ревизия весов
117a786

0 моделей