Характеристики

Контекст: 1 026 токенов
Параметры: 25,5 млн
Архитектура: roberta · dense
Опубликована: 7 мар 2024

Ссылки

sci-rus-tiny3

ЭмбеддингиТекст → embedding7 профессий

SciRus-tiny3 — компактная RoBERTa-модель MLSA-lab МГУ для создания векторных представлений русских и английских научных текстов.

39 956скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 мар 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.

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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

SciRus-tiny3 — компактная модель для извлечения векторных представлений научных текстов, опубликованная лабораторией машинного обучения и семантического анализа МГУ (MLSA-lab). Она предназначена для сравнения семантической близости научных текстов и может служить основой для поиска и группировки научных публикаций.

Модель использует архитектуру RoBERTa и содержит около 25,5 млн параметров; в карточке Hugging Face указана длина контекста до 1026 токенов. Вход — текст, выход — векторные представления. Публикации и каталог разработчика описывают SciRus-tiny как модель для научных текстов на русском и английском языках.

Компактный размер позволяет применять её в задачах векторизации текстов. Карточка Hugging Face не содержит описания ограничений или лицензии, поэтому условия распространения по доступным сведениям определить нельзя.

Сценарии применения

поиск научных статей по смыслу
сравнение семантической близости научных текстов
кластеризация научных публикаций по содержанию
векторизация научных документов для поисковой системы

Ограничения

Модель предназначена для получения представлений текста, а не для генерации ответов. Доступная карточка не описывает её ограничения и лицензию.

Для каких профессий подходит7

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей I.1Универсальные способностиПоиск и навигация по информацииAI помогает находить нужные сведения и помогать человеку быстро переходить от вопроса к подтверждённому источнику.18 задач13 467моделей IV.6Отраслевые задачиНаучные исследования, математика и новые материалыAI помогает формировать гипотезы, анализировать научные данные и ускорять открытие новых материалов и методов.39 задач4 120моделей I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель

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: RobertaModel
Ревизия весов: b0a0879