LaBSE
Многоязычная BERT-модель Rasa для получения векторных представлений предложений и признаков в NLU-системах.
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
rasa/LaBSE — опубликованные Rasa веса модели LaBSE (Language-agnostic BERT Sentence Embedding), предназначенной для получения признаков и многоязычных представлений предложений. Это плотная модель семейства BERT с архитектурой BertModel; в метаданных указаны 498,1 млн параметров и контекст до 512 токенов. Rasa описывает её как многоязычную модель, обученную для 112 языков, и рекомендует использовать как базовый вариант для многоязычного NLU и чат-ботов.
Модель принимает текст и используется для извлечения векторных представлений, в том числе для сравнения семантически близких высказываний на разных языках. Репозиторий содержит веса для PyTorch, TensorFlow и Flax. Карточка Hugging Face не указывает лицензию, поэтому условия использования по доступным источникам установить нельзя.
Сценарии применения
- извлечение признаков для классификации намерений в чат-боте
- сравнение семантически близких предложений на разных языках
- построение многоязычных представлений пользовательских запросов
- использование эмбеддингов в конвейере Rasa NLU
Ограничения
Контекст ограничен 512 токенами. Карточка модели не содержит описания ограничений качества или сведений о лицензии.
Для каких профессий подходит8
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
- BertModel
- Ревизия весов
- e615b58