Характеристики

Контекст: 514 токенов
Параметры: 110 млн
Архитектура: xlm-roberta · dense
Опубликована: 20 мая 2022

Ссылки

mmarco-mMiniLMv2-L6-H384-v1

Классификация текстаТекст → label9 профессий

Мультиязычная модель на основе XLM-RoBERTa для оценки релевантности документов запросу и ранжирования результатов поиска.

4 568скачиваний за 30 дней2лайкавеса 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-L6-H384-v1 — мультиязычная модель перекрёстного ранжирования текстовых пар, опубликованная под именем nreimers. Она оценивает релевантность пары «запрос — документ» и предназначена для поиска информации и семантического поиска, в том числе в многоязычных сценариях.

Модель построена на архитектуре XLM-RoBERTa и содержит около 110,2 млн параметров; максимальная длина контекста по метаданным — 514 токенов. Карточка Hugging Face помечает её как text-classification, а поиск по карточке родственной версии семейства подтверждает применение mmarco-mMiniLMv2 для многоязычного поиска и ранжирования. Лицензионные условия в доступных данных не подтверждены.

Сценарии применения

переранжирование документов по запросу
поиск релевантных фрагментов в мультиязычной коллекции
оценка соответствия ответа вопросу
улучшение выдачи семантического поиска

Ограничения

Длина контекста ограничена 514 токенами, поэтому длинные документы могут требовать разбиения на фрагменты. Языковое покрытие и лицензия этой конкретной версии не подтверждены доступными источниками.

Для каких профессий подходит9

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.1Универсальные способностиПоиск и навигация по информацииAI помогает находить нужные сведения и помогать человеку быстро переходить от вопроса к подтверждённому источнику.18 задач13 467моделей I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей 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: 4ceabf2