/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
395 млн
Архитектура
modernbert · dense
Базовая модель
ModernBERT-large
Библиотека
sentence-transformers
Опубликована
25 дек 2024

ModernBERT-korean-large-preview

ЭмбеддингиТекст → embedding8 профессий

Корейский энкодер Sentence Transformers для создания текстовых эмбеддингов, семантического поиска и сравнения предложений.

296скачиваний за 30 дней12лайковвеса обновлены25 дек 2024

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

sigridjineth/ModernBERT-korean-large-preview — модель Sentence Transformers, дообученная автором на корейском наборе korean_nli_dataset_reranker_v1 на основе answerdotai/ModernBERT-large. Это плотный энкодер ModernBERT с 394,7 млн параметров: он преобразует предложения и абзацы в векторы размерности 1024, а сходство между ними оценивается косинусной мерой. Максимальная длина входа — 8192 токена; модель предназначена прежде всего для корейского языка.

Модель подходит для семантического поиска, сравнения текстов, поиска перефразировок, кластеризации и классификации на основе эмбеддингов. В README приведены результаты оценки на задачах поиска и сравнения предложений; показатели относятся к указанным оценочным наборам и не гарантируют такую же точность на других данных.

Для практического применения модель можно использовать в системах поиска и анализа корейских текстов, передавая её эмбеддинги поисковому индексу или последующим алгоритмам. В предоставленных данных сведения о лицензии отсутствуют.

Сценарии применения

  • семантический поиск по корейским документам
  • сравнение сходства корейских предложений
  • поиск перефразировок на корейском языке
  • кластеризация корейских текстов по смыслу
  • классификация корейских текстов по эмбеддингам

Ограничения

Модель рассчитана на корейский язык; качество для других языков в предоставленных данных не подтверждено. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Для каких профессий подходит8

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

SentenceTransformer based on answerdotai/ModernBERT-large

This is a sentence-transformers model finetuned from answerdotai/ModernBERT-large on the korean_nli_dataset_reranker_v1 dataset. It maps sentences & paragraphs to a 1024-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more.

Model Details

Model Description

Model Sources

Full Model Architecture

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 8192, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: ModernBertModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 1024, 'pooling_mode_cls_token': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': False, 'pooling_mode_lasttoken': False, 'include_prompt': True})
)

Evaluation

Metrics

AutoRAG Retrieval

Metricssigridjineth/ModernBERT-korean-large-preview (241225)Alibaba-NLP/gte-multilingual-baseanswerdotai/ModernBERT-large
NDCG@100.725030.771080.0
Recall@100.877190.938600.0
Precision@10.570180.596490.0
NDCG@1000.745430.784110.01565
Recall@1000.982461.00.09649
Recall@10001.01.01.0

Triplet

MetricValue
cosine_accuracy0.877

Training Details

Training Dataset

  • Size: 1,120,235 training samples
  • Columns: query, positive, and negative
  • Approximate statistics based on the first 1000 samples:
    querypositivenegative
    typestringstringstring
    detailsmin: 5 tokensmean: 55.49 tokensmax: 476 tokensmin: 5 tokensmean: 186.0 tokensmax: 1784 tokensmin: 9 tokensmean: 120.54 tokensmax: 2383 tokens
  • Samples:
    querypositivenegative
    양복을 입은 노인이 짐을 뒤로 끌고 간다.양복을 입은 남자옷을 입은 노인
    한국의 제1위 서비스 수출 시장은 중국이니중국은 세계 제2위의 서비스 교역국이자 우리나라의 제1위 서비스 수출 시장**으로서, 2016년 중국의 서비스교역 규모는 6,571억불로 미국(12,145억불)에 이어 세계 2위* 중국 서비스산업의 GDP대비 비중은 2015년 50% 돌파, 서비스산업 성장률 98.3%) > GDP 성장률(6.9%)** 2016년 서비스 분야 우리의 對中수출(206억불)은 對세계수출(949억불)의 22%ㅇ 네거티브 방식의 포괄적인 서비스 투자 개방 협정이 중국과 체결될 경우, 양국간 상호 서비스 시장 개방 수준을 높이고, 우리 투자 기업에 대한 실질적 보호를 한층 강화할 수 있을 것으로 기대된다.우리나라에서 중국으로 수출되는 제품은 점점 계속 증가하고 있다.
    아버지, 병원, 치료, 받다, 결심하다너무나 아팠던 아버지는 병원에서 치료를 받기로 결심했다.요즘, 아버지, 건강, 걱정
  • Loss: CachedMultipleNegativesRankingLoss with these parameters:
    {
        "scale": 20.0,
        "similarity_fct": "cos_sim"
    }
    

Training Logs

EpochStepdev-eval_cosine_accuracy
000.331
4.87831700.877

Framework Versions

  • Python: 3.11.9
  • Sentence Transformers: 3.3.1
  • Transformers: 4.48.0.dev0
  • PyTorch: 2.3.0+cu121
  • Accelerate: 1.2.1
  • Datasets: 3.2.0
  • Tokenizers: 0.21.0

Citation

BibTeX

Sentence Transformers

@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
    title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks",
    author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
    booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
    month = "11",
    year = "2019",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
}

CachedMultipleNegativesRankingLoss

@misc{gao2021scaling,
    title={Scaling Deep Contrastive Learning Batch Size under Memory Limited Setup},
    author={Luyu Gao and Yunyi Zhang and Jiawei Han and Jamie Callan},
    year={2021},
    eprint={2101.06983},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.LG}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · sentence-transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
ModernBertModel
Ревизия весов
9f83192

0 моделей