/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
434 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
bert · dense
Опубликована
12 окт 2022

pcl-bert-large-uncased

Сходство предложенийТекст → score9 профессий

Производная модели qiyuw/pcl-roberta-base. Англоязычная модель на базе RoBERTa для сравнения предложений по смыслу.

106скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены31 июл 2023

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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Эмбеддинги» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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

Карточка модели qiyuw/pcl-bert-large-uncased на Hugging Face совпадает с карточкой qiyuw/pcl-roberta-base, поэтому описание составлено по ней.

qiyuw/pcl-roberta-base — англоязычная модель RoBERTa для оценки сходства предложений. Она использует архитектуру RobertaForCL и содержит 151,8 млн параметров; модель принимает текст и подходит для сравнения предложений по смыслу. Длина контекста составляет 514 токенов.

Модель распространяется в формате PyTorch по лицензии MIT. README не содержит дополнительных сведений о методе обучения или конкретных сценариях применения.

Сценарии применения

  • сравнение смысловой близости двух предложений
  • поиск похожих предложений в коллекции текстов
  • поиск дубликатов и перефразировок

Ограничения

Контекст ограничен 514 токенами. Карточка не уточняет метрики качества и метод обучения.

Для каких профессий подходит9

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 Description

Refer to https://github.com/qiyuw/PeerCL

Citation

Cite our paper if PCL helps your work:

@inproceedings{wu-etal-2022-pcl,
    title = "{PCL}: Peer-Contrastive Learning with Diverse Augmentations for Unsupervised Sentence Embeddings",
    author = "Wu, Qiyu  and Tao, Chongyang  and Shen, Tao  and Xu, Can  and Geng, Xiubo  and Jiang, Daxin",
    booktitle = "Proceedings of the 2022 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
    month = dec,
    year = "2022",
    address = "Abu Dhabi, United Arab Emirates",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://aclanthology.org/2022.emnlp-main.826",
    pages = "12052--12066",
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BertForCL
Ревизия весов
70085b9

0 моделей