/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
305 млн
Архитектура
new · dense
Базовая модель
gte-multilingual-reranker-base
Библиотека
transformers.js
Опубликована
15 авг 2024

gte-multilingual-reranker-base

Заполнение пропусковТекст → текст9 профессий

onnx-community/gte-multilingual-reranker-base — это ONNX-версия модели Alibaba-NLP/gte-multilingual-reranker-base, подготовленная сообществом onnx-community для совместимости с Transformers.js.

1 093скачиваний за 30 дней9лайковвеса обновлены8 окт 2024

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

По названию модель предназначена для мультиязычного reranking, то есть переоценки и упорядочивания результатов поиска или извлечения документов по их релевантности запросу.

Ключевая особенность этой версии — наличие ONNX-весов, размещённых в отдельном репозитории для использования в веб-средах через Transformers.js. В README не указаны точная архитектура, размер модели, поддерживаемые языки, максимальная длина контекста, показатели качества или лицензия. Также не описаны дополнительные ограничения эксплуатации; сведения о лицензии следует проверять в исходном репозитории Alibaba-NLP/gte-multilingual-reranker-base.

Для каких профессий подходит9

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

https://huggingface.co/Alibaba-NLP/gte-multilingual-reranker-base with ONNX weights to be compatible with Transformers.js.

Note: Having a separate repo for ONNX weights is intended to be a temporary solution until WebML gains more traction. If you would like to make your models web-ready, we recommend converting to ONNX using 🤗 Optimum and structuring your repo like this one (with ONNX weights located in a subfolder named onnx).

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers.js

Нельзя запустить

Модель выложена для браузера (ONNX / transformers.js), для GPU-рантайма нет весов.

Класс архитектуры
NewForSequenceClassification
Ревизия весов
ee64367

0 моделей