/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
305 млн
Архитектура
xlm-roberta · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
12 сен 2024

BAAI_bge-reranker-base_V1___2024-09-11_22-23-59

Классификация текстаТекст → label8 профессий

Кросс-энкодер на основе BGE для оценки релевантности пар запрос—документ и повторного ранжирования результатов поиска.

1 759скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 сен 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

Это кросс-энкодерный реранкер семейства BGE, опубликованный пользователем onzi-suba и основанный на BAAI/bge-reranker-base. Модель оценивает релевантность пары «запрос — документ» и помогает упорядочить результаты поиска; она предназначена, в частности, для повышения качества поиска в RAG-системах. В метаданных указаны архитектура XLM-RoBERTa для классификации последовательностей, около 305,2 млн параметров и контекст до 514 токенов.

Исходная модель BGE Reranker Base рассчитана на английский и китайский языки; она выдаёт оценку релевантности вместо эмбеддинга. Поиск и метаданные не подтверждают отдельную лицензию или условия использования именно этой копии.

Сценарии применения

  • Повторное ранжирование найденных документов по запросу
  • Улучшение поиска контекста для RAG-системы
  • Оценка релевантности фрагментов текста пользовательскому запросу

Ограничения

Контекст ограничен примерно 514 токенами, поэтому длинные пары текстов могут требовать усечения или разбиения. Как кросс-энкодер модель оценивает пары текстов напрямую и предназначена для последующего ранжирования, а не для выдачи эмбеддингов.

Для каких профессий подходит8

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

Model Card for Model ID

Model Details

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.

  • Developed by: [More Information Needed]
  • Funded by [optional]: [More Information Needed]
  • Shared by [optional]: [More Information Needed]
  • Model type: [More Information Needed]
  • Language(s) (NLP): [More Information Needed]
  • License: [More Information Needed]
  • Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Paper [optional]: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · text-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
XLMRobertaForSequenceClassification
Ревизия весов
86ba486

0 моделей