Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 137 млн
Лицензия: MIT
Архитектура: bert · dense
Опубликована: 22 сен 2023

Ссылки

Hugging Face

monobert-msmarco

veneres

Классификация текстаТекст → label5 профессий

BERT-модель для оценки релевантности и переупорядочивания результатов поиска по запросу.

913скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 ноя 2023

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

veneres/monobert-msmarco — модель семейства BERT от разработчика veneres, обученная для ранжирования текстовых пар в поиске. Она оценивает соответствие запроса и документа, чтобы пересортировать найденные кандидаты; карточка Hugging Face указывает архитектуру BertForSequenceClassification и применение набора MS MARCO. Модель содержит 136,7 млн параметров, принимает текстовые входы с контекстом до 512 токенов и распространяется по лицензии MIT.

Модель подходит для reranking в поисковых системах и конвейерах retrieval-augmented generation, где нужно оценить релевантность документов запросу. Указанная задача — text-classification, однако для пользовательского сценария ранжирования пар основная задача — text-ranking. Карточка репозитория не содержит подробного описания обучения, языкового покрытия или метрик качества; по названию MS MARCO нельзя надёжно заключить больше о языках и характеристиках.