FUE-v1 кодирует английские предложения в эмбеддинги для поиска и сравнения текстов по смыслу.
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 «Эмбеддинги» — 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
FUE-v1 — модель преобразования предложений в эмбеддинги, разработанная на основе all-mpnet-base-v2 и опубликованная пользователем qinxianliu. Её можно использовать для получения векторных представлений предложений, например, для поиска похожих текстов и сравнения их семантической близости. Модель построена на архитектуре MPNet, содержит 136,7 млн параметров и принимает текст. Максимальная длина контекста составляет 514 токенов; формат весов — safetensors.
Карточка показывает применение через библиотеку Sentence Transformers. В метаданных указана поддержка английского языка. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Контекст ограничен 514 токенами; в README не приведены результаты оценки качества или дополнительные сведения об ограничениях применения.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This is a sentence transformer model based on all-mpnet-base-v2.
from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["This is an example sentence", "Each sentence is encoded"]
model = SentenceTransformer('FAE')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…