/ 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-plain

ЭмбеддингиТекст → embedding8 профессий

Дообученный на ModernBERT-base ретривер для кодирования запросов и документов в информационном поиске.

11скачиваний 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-retriever-plain — плотный ретривер, дообученный Utah NLP на базе answerdotai/ModernBERT-base с помощью Tevatron-Elastic. Модель кодирует запросы и документы в представления для информационного поиска; при обучении использовались префиксы query: и passage: и данные rlhn/rlhn-680K.

Это базовая полноразмерная точка из набора чекпойнтов Tevatron-Elastic, рассчитанного на настройку рабочих точек по глубине, ширине и сжатию токенов. Для полной конфигурации авторы сообщают nDCG@10 0,476 на BEIR-15. Модель имеет 149 млн параметров и контекст до 8192 токенов; для загрузки и выбора конфигурации требуется фреймворк Tevatron-Elastic. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • поиск релевантных документов по текстовому запросу
  • векторное представление запросов и passages для поиска
  • построение поискового индекса по коллекции документов

Ограничения

Оценка nDCG@10 0,476 относится к полноразмерной конфигурации на BEIR-15 и не гарантирует такие же результаты на других наборах данных. Для загрузки и настройки рабочих точек требуется Tevatron-Elastic.

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

tevatron-elastic-modernbert-retriever-plain

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 a single full-size operating point (baseline).

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

Full-point BEIR-15 nDCG@10: 0.476.

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
53f4e3b

0 моделей