Италоязычный MiniLMv2 cross-encoder для оценки релевантности и переранжирования результатов поиска.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Ранжирование» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
osiria/minilm-l12-h384-italian-cross-encoder — италоязычная модель MiniLMv2 для переранжирования текстовых пар. Она создана на основе mmarco-mMiniLMv2-L12-H384-v1: автор адаптировал слой эмбеддингов с учётом частот документов в итальянской Википедии. В метаданных архитектура указана как XLM-RoBERTa с классификационной головой; модель содержит около 40 млн параметров по метаданным, а README указывает 33 млн. Репозиторий содержит веса PyTorch и Safetensors, библиотека — sentence-transformers.
Модель принимает текстовые запросы и документы и оценивает их релевантность для ранжирования результатов поиска. Она ориентирована на итальянский язык; доступный контекст — 514 токенов. Лицензия MIT разрешает свободное использование на её условиях. README описывает её как cross-encoder, поэтому для оценки каждой пары текстов требуется совместный проход модели; это ограничивает производительность при ранжировании больших наборов кандидатов.
Контекст ограничен 514 токенами. Для каждого запроса и документа требуется отдельная совместная оценка, что может быть медленнее при ранжировании больших наборов кандидатов.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This is a MiniLMv2 [1] model for the Italian language, obtained using mmarco-mMiniLMv2-L12-H384-v1 as a starting point and focusing it on the Italian language by modifying the embedding layer (as in [2], computing document-level frequencies over the Wikipedia dataset)
The resulting model has 33M parameters, a vocabulary of 30.498 tokens, and a size of ~130 MB.
[1] https://arxiv.org/abs/2012.15828
[2] https://arxiv.org/abs/2010.05609
The model is released under MIT license
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · sentence-transformers
Подбираем GPU…