recobo/chemical-bert-uncased-simcse
from sentence_transformers import SentenceTransformer
model_name = 'recobo/chemical-bert-uncased-simcse'
model = SentenceTransformer(model_name)
Характеристики
- Контекст
- 512 токенов
- Параметры
- 137 млн
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- bert · dense
Ссылки
chemical-bert-uncased-simcse
BERT-модель для построения эмбеддингов химических текстов и поиска семантически похожих предложений.
73скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены6 сен 2021
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
recobo/chemical-bert-uncased-simcse — модель семейства BERT, опубликованная пользователем или организацией Recobo. Это sentence-transformer для получения векторных представлений химических текстов и оценки сходства между ними. Модель поддерживает извлечение признаков и сравнение предложений; её можно применять для поиска похожих химических описаний и семантического поиска по текстам.
Веса опубликованы в формате PyTorch, число параметров — 137,1 млн, максимальная длина контекста — 512 токенов. Лицензия — Apache-2.0. README содержит пример загрузки через библиотеку sentence-transformers.
Сценарии применения
- поиск похожих химических описаний
- семантический поиск по корпусу химических текстов
- сравнение сходства химических предложений
- получение эмбеддингов химических текстов
Ограничения
Контекст ограничен 512 токенами; модель предназначена для представления и сравнения химических текстов, а не для генерации ответов.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделейIV.6Отраслевые задачиНаучные исследования, математика и новые материалыAI помогает формировать гипотезы, анализировать научные данные и ускорять открытие новых материалов и методов.39 задач4 120моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- BertModel
- Ревизия весов
- 501ebc4