MiniLM: 3 Layer Version
This is a 3 layer version of microsoft/MiniLM-L12-H384-uncased by keeping only the layer [3, 7, 11].
Характеристики
- Контекст
- 512 токенов
- Параметры
- 18,8 млн
- Лицензия
- MIT
- Архитектура
- bert · dense
Ссылки
MiniLM-L3-H384-uncased
Компактная трёхслойная модель MiniLM для извлечения векторных представлений текста.
55 833скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены30 авг 2021
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
nreimers/MiniLM-L3-H384-uncased — компактная текстовая модель семейства MiniLM, созданная Нильсом Реймерсом на основе microsoft/MiniLM-L12-H384-uncased. Это версия с тремя слоями: в ней сохранены слои 3, 7 и 11 исходной 12-слойной модели. Модель имеет архитектуру BERT и содержит 18,8 млн параметров.
Модель предназначена для извлечения признаковых представлений текста, которые можно использовать в прикладных системах поиска и анализа текста. Она принимает текст, выдаёт векторные представления и рассчитана на контекст до 512 токенов. Веса доступны в формате PyTorch; лицензия — MIT.
Сценарии применения
- получение эмбеддингов текстов
- подготовка признаков для семантического поиска
- представление текста для последующей классификации
- сравнение текстов по векторным представлениям
Ограничения
README не сообщает о специальном обучении для конкретных языков или задач, поэтому качество на них не установлено. Контекст ограничен 512 токенами.
Для каких профессий подходит10
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейI.1Универсальные способностиПоиск и навигация по информацииAI помогает находить нужные сведения и помогать человеку быстро переходить от вопроса к подтверждённому источнику.18 задач13 467моделейI.12Универсальные способностиРекомендации и персонализацияAI помогает подбирать релевантные варианты и адаптировать опыт под конкретного человека или ситуацию.15 задач7 627моделей
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- BertModel
- Ревизия весов
- 1857068