Model taken from: https://github.com/facebookresearch/tart/tree/main
Uploaded to HF for ease of use
Характеристики
- Контекст
- 512 токенов
- Параметры
- 137 млн
- Архитектура
- bert · dense
- Опубликована
- 9 мар 2024
Ссылки
tart-dual-contriever-msmarco
Модель на базе BERT для извлечения признаков из текста с контекстом до 512 токенов.
37скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 апр 2024
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
orionweller/tart-dual-contriever-msmarco — модель на базе архитектуры BERT объёмом 136,7 млн параметров, опубликованная для удобства использования. Она предназначена для извлечения признаков из текста; метаданные указывают ограничение контекста в 512 токенов. Файлы модели представлены в формате Safetensors.
Название указывает на связь с TART, Dual Contriever и MS MARCO, однако README не описывает обучение, назначение этих компонентов или конкретный сценарий применения. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Сценарии применения
- Извлечение признаков из текстовых фрагментов
- Получение векторных представлений текста для дальнейшей обработки
- Подготовка текстовых признаков для поискового конвейера
Ограничения
Предоставленные данные не описывают качество, обучение и точный сценарий использования модели; контекст ограничен 512 токенами.
Для каких профессий подходит6
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейI.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделейI.1Универсальные способностиПоиск и навигация по информацииAI помогает находить нужные сведения и помогать человеку быстро переходить от вопроса к подтверждённому источнику.18 задач13 467моделейI.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель
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
- 17e2655