Характеристики

Контекст: 514 токенов
Параметры: 124 млн
Архитектура: xlm-roberta · dense
Опубликована: 20 мая 2022

Ссылки

mmarco-mMiniLMv2-L12-H384-v1

Классификация текстаТекст → label7 профессий

Многоязычный cross-encoder на базе XLM-RoBERTa оценивает релевантность запроса и документа для переранжирования результатов поиска.

966скачиваний за 30 дней17лайковвеса обновлены20 мая 2022

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

nreimers/mmarco-mMiniLMv2-L12-H384-v1 — модель на основе XLM-RoBERTa, опубликованная Nils Reimers. Она предназначена для многоязычного ранжирования текстовых пар: оценивает соответствие запроса и документа, чтобы сортировать найденные результаты поиска. В каталоге Hugging Face указаны архитектура XLM-RoBERTa, около 124,3 млн параметров и контекст до 514 токенов; карточка автора отсутствует, поэтому подробности обучения и список поддерживаемых языков по доступным сведениям подтвердить нельзя.

Модель подходит для повторного ранжирования кандидатов в поиске и системах ответа на вопросы. Метаданные Hugging Face помечают её как text-classification и указывают формат PyTorch; по назначению это cross-encoder для оценки релевантности. Лицензию и конкретные ограничения применения доступные источники не подтверждают.

Сценарии применения

Переранжирование документов по запросу пользователя
Сортировка результатов поисковой выдачи по релевантности
Отбор контекстных фрагментов для ответа на вопрос
Повторная оценка кандидатов в многоязычном поиске

Ограничения

Контекст ограничен 514 токенами. Доступная карточка модели не содержит подробного описания обучения, подтверждённого перечня языков или условий лицензии.

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 II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей I.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

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 · text-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: XLMRobertaForSequenceClassification
Ревизия весов: 565e5ab