Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 98,9 млн
Архитектура: retribert · dense

Ссылки

Hugging Face

retribert-base-uncased

yjernite

ЭмбеддингиТекст → embedding9 профессий

RetriBERT — модель извлечения векторных признаков текста для поиска и сопоставления запросов с документами.

1 537скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены10 мар 2021

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

RetriBERT — модель извлечения признаков для поиска текстов, опубликованная пользователем yjernite на Hugging Face. Она использует архитектуру RetriBERT и предназначена для получения векторных представлений текста, которые можно применять в задачах поиска и сопоставления текстовых запросов с документами. Модель содержит 98,9 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов.

Карточка не описывает отдельно обучающие данные или конкретные языковые ограничения. В репозитории доступны веса PyTorch; для запуска показано использование Transformers с задачей feature-extraction. Лицензия в предоставленных данных не подтверждена.

Сценарии применения

получение векторных представлений текстовых запросов
поиск релевантных документов по запросу
сопоставление похожих текстовых фрагментов

Ограничения

Карточка модели не уточняет языки и обучающие данные, поэтому языковую специализацию установить нельзя. Предельная длина последовательности составляет 512 токенов.

Для каких профессий подходит9

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.1Универсальные способностиПоиск и навигация по информацииAI помогает находить нужные сведения и помогать человеку быстро переходить от вопроса к подтверждённому источнику.18 задач13 467моделей I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей I.12Универсальные способностиРекомендации и персонализацияAI помогает подбирать релевантные варианты и адаптировать опыт под конкретного человека или ситуацию.15 задач7 627моделей 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

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Автор не опубликовал карточку модели.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Архитектура retribert неизвестна transformers в образе рантайма.

Класс архитектуры: RetriBertModel
Ревизия весов: aeab2b0