Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 136 млн
Лицензия: MIT
Архитектура: bert · dense
Базовая модель: bert-base-portuguese-cased
Библиотека: sentence-transformers
Опубликована: 5 июн 2026

Ссылки

brazembed-pt-br-clfclu

ЭмбеддингиТекст → embedding9 профессий

Модель создаёт эмбеддинги текстов на бразильском португальском для классификации, кластеризации и оценки сходства предложений.

92скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 июл 2026

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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

tardellirs/brazembed-pt-br-clfclu — компонент BrazEmbed-PT-BR, созданный автором репозитория на основе BERTimbau Base для бразильского португальского. Это SentenceTransformer с архитектурой BERT и примерно 136,1 млн параметров, предназначенный для получения текстовых эмбеддингов для классификации и кластеризации; карточка также указывает оценку сходства предложений. Представление формируется mean pooling, затем нормализуется по L2; префикс инструкции не требуется. Максимальная длина контекста — 512 токенов.

Модель подходит для классификации текстов и группировки похожих текстов на бразильском португальском. В карточке приведён результат MTEB(por) mean_16 = 0,6567 для системы BrazEmbed-PT-BR, однако он не уточнён отдельно для этого компонента. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

классификация текстов на бразильском португальском
кластеризация похожих документов
группировка отзывов по темам
поиск семантически похожих предложений
построение признаков для классификатора

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами. В карточке приведён общий результат для системы BrazEmbed-PT-BR, а не отдельная оценка этого компонента.

Для каких профессий подходит9

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей I.1Универсальные способностиПоиск и навигация по информацииAI помогает находить нужные сведения и помогать человеку быстро переходить от вопроса к подтверждённому источнику.18 задач13 467моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

brazembed-pt-br-clfclu — BrazEmbed-PT-BR component (Classification & Clustering)

A component of BrazEmbed-PT-BR, the contamination-clean ~110M Brazilian-Portuguese embedding system (task-routed, MTEB(por) mean_16 = 0.6567, #1 in the ~100M class). This standalone SentenceTransformer (Brazilian BERTimbau + the Classification & Clustering clean weight-soup) serves the Classification & Clustering tasks.

from sentence_transformers import SentenceTransformer
m = SentenceTransformer("tardellirs/brazembed-pt-br-clfclu")   # mean-pooling, L2-normalized, no instruction prefix

Use it directly for Classification & Clustering, or via the router (https://github.com/tardellirs/brazembed-pt-br → route.py). For one general model, use tardellirs/brazembed-pt-br. License MIT. Benchmark: MTEB(por) (leaderboard).

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: BertModel
Ревизия весов: ffc3523