/ 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-retriever-2d

ЭмбеддингиТекст → embedding7 профессий

Эластичный англоязычный ретривер на базе ModernBERT для поиска документов с настраиваемым сжатием глубины и ширины модели.

13скачиваний 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

utahnlp/tevatron-elastic-modernbert-retriever-2d — плотный текстовый ретривер, дообученный на базе answerdotai/ModernBERT-base с помощью Tevatron-Elastic. Модель предназначена для поиска релевантных документов по запросу и рассчитана на использование с префиксами query: и passage:.

Чекпойнт поддерживает эластичное сокращение глубины и ширины сети по схеме 2D Matryoshka: можно выбирать рабочую точку через prune_to и encode_at, балансируя размер представлений и качество поиска. Модель содержит 149 млн параметров, работает с контекстом до 8192 токенов и поставляется в формате safetensors; README указывает максимум 512 токенов при обучении. В тесте BEIR-15 результат полной конфигурации составил nDCG@10 0,450.

Модель разработана Utah NLP и представлена как ресурс для воспроизводимости в рамках статьи Tevatron-Elastic; авторы не заявляют превосходство над современными моделями. Она дообучена на rlhn/rlhn-680K. Базовая модель англоязычная, поэтому основной язык применения — английский. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • поиск документов по текстовому запросу
  • семантический поиск в коллекции текстов
  • построение ретривера для RAG
  • снижение затрат на хранение эмбеддингов и инференс с настройкой рабочей точки

Ограничения

README приводит оценку только для полной конфигурации на BEIR-15 и не заявляет превосходство над современными моделями. Для использования требуется фреймворк Tevatron-Elastic и выбор рабочей точки; при обучении использовалась максимальная длина 512 токенов.

Для каких профессий подходит7

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-retriever-2d

A retriever 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×width schedule (2D Matryoshka).

  • Base model: answerdotai/ModernBERT-base
  • Task: retriever
  • Elastic axis: 2d
  • Training data: rlhn/rlhn-680K, max length 512, query:/passage: prefixes.

Full-point BEIR-15 nDCG@10: 0.450.

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
a9942bb

0 моделей