Характеристики
- Контекст
- 514 токенов
- Параметры
- 152 млн
- Архитектура
- roberta · dense
Ссылки
unsup-simcse-roberta-base
Несупервизированная модель Princeton NLP на базе RoBERTa для получения эмбеддингов предложений и поиска текстов по семантическому сходству.
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
unsup-simcse-roberta-base — модель Princeton NLP для получения векторных представлений предложений с помощью SimCSE. Это версия RoBERTa-base, дообученная без разметки контрастным обучением: в качестве положительных примеров модель использует два представления одного предложения, различающиеся благодаря dropout. Модель содержит около 151,8 млн параметров и принимает текст; заявленная длина контекста — 514 токенов.
Векторы подходят для оценки семантического сходства предложений, поиска похожих текстов и построения поиска по коллекции. В репозитории разработчика модель приведена с результатом 76,57 в среднем по тестам STS; этот показатель относится к указанной оценке и не гарантирует качество на других данных. Модель ориентирована на английский язык: несупервизированное обучение проводилось на предложениях из англоязычной Википедии. Лицензия в доступных источниках не подтверждена.
Сценарии применения
- получение эмбеддингов предложений для сравнения по смыслу
- поиск похожих предложений в коллекции текстов
- ранжирование текстов по семантической близости к запросу
- построение индекса для семантического поиска
- оценка сходства пар предложений в задачах STS
Ограничения
Модель рассчитана прежде всего на английские тексты, а качество может отличаться от опубликованной оценки на данных других типов и доменов. Лицензионные условия не удалось подтвердить по доступным источникам.
Для каких профессий подходит9
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- RobertaModel
- Ревизия весов
- db28710