Компактная версия MPNet преобразует английские предложения и абзацы в 128-мерные векторы для семантического поиска, сравнения сходства и кластеризации.
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
qxakshat/all-mpnet-base-v2-128dim — модель в формате sentence-transformers на архитектуре MPNet, созданная с уменьшением размерности исходного all-mpnet-base-v2 до 128 измерений. Она преобразует предложения и абзацы на английском языке в плотные векторы для семантического поиска, сравнения сходства и кластеризации. В тесте STS на основе косинусного сходства версия на 128 измерений показала Pearson 0,8318 и Spearman 0,8361; исходная версия на 768 измерений — Pearson 0,8404 и Spearman 0,8342. Размер модели — 136,7 млн параметров, максимальный контекст — 514 токенов. Лицензия Apache-2.0.
Векторы сокращены до 128 измерений относительно исходных 768, что может снижать качество некоторых задач. Модель рассчитана на английский язык и принимает текстовые последовательности длиной до 514 токенов.
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This is a sentence-transformers model: This model maps sentences & paragraphs to a 128 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search.
created using: dimensionality_reduction
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · sentence-transformers
Подбираем GPU…