/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
149 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
modernbert · dense
Базовая модель
ModernBERT-base
Библиотека
transformers
Опубликована
11 июл 2026

tevatron-elastic-modernbert-reranker-depth

ЭмбеддингиТекст → embedding5 профессий

Эластичный реранкер на базе ModernBERT, который повторно ранжирует документы по запросу с возможностью раннего выхода на разных слоях.

14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 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.

  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

tevatron-elastic-modernbert-reranker-depth — дообученный реранкер на базе answerdotai/ModernBERT-base, созданный с помощью Tevatron-Elastic. Один чекпойнт поддерживает несколько рабочих точек по глубине: можно выполнять ранний выход на разных слоях, выбирая баланс между стоимостью обработки и качеством ранжирования. Модель предназначена для повторного ранжирования найденных документов по релевантности запросу; обучение проводилось на rlhn/rlhn-680K с префиксами query: и passage:. В отчёте для полной конфигурации указано значение BEIR-15 nDCG@10 0,466.

Модель содержит 149 млн параметров, использует архитектуру ModernBERT и принимает текст. Метаданные указывают контекст до 8192 токенов, а README описывает обучение с максимальной длиной 512 токенов. Для загрузки и выбора рабочей точки требуется фреймворк Tevatron-Elastic; веса опубликованы в формате safetensors. Чекпойнт представлен как ресурс для воспроизводимости исследования, а не как заявление о превосходстве над другими моделями. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • повторное ранжирование результатов поиска по запросу
  • выбор релевантных пассажей для поисковой выдачи
  • снижение вычислительных затрат при reranking с помощью раннего выхода
  • сравнение качества и скорости реранжирования на разных глубинах модели

Ограничения

Для загрузки и настройки точек раннего выхода требуется фреймворк Tevatron-Elastic. README приводит метрику для полной конфигурации и описывает чекпойнт как ресурс воспроизводимости; результаты для других рабочих точек не указаны.

Для каких профессий подходит5

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

tevatron-elastic-modernbert-reranker-depth

A reranker trained with Tevatron-Elastic, which trains one checkpoint to serve many operating points along the depth / width / token compression axes. This checkpoint is an elastic depth axis (early exit): one checkpoint serves several layer counts.

  • Base model: answerdotai/ModernBERT-base
  • Task: reranker
  • Elastic axis: depth
  • Training data: rlhn/rlhn-680K, max length 512, query:/passage: prefixes.

Full-point BEIR-15 nDCG@10: 0.466.

Load with the Tevatron-Elastic framework and select an operating point with prune_to / encode_at; see the repository for usage. Part of a release of 20 checkpoints (3 backbones, retrieval and reranking, all compression axes) accompanying the Tevatron-Elastic paper. Reported as a reproducibility resource, not a state-of-the-art claim.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
ModernBertModel
Ревизия весов
86d015e

0 моделей