/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
659 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
xlm-roberta · dense
Базовая модель
multilingual-e5-large-instruct
Опубликована
11 апр 2025

turkish-e5-large

ЭмбеддингиТекст → embedding4 профессии

Дообученная на турецких данных модель E5 для создания текстовых эмбеддингов и поиска релевантных фрагментов по запросу.

23 677скачиваний за 30 дней35лайковвеса обновлены1 дек 2025

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

Turkish-e5-Large — дообученная модель ytu-ce-cosmos на базе intfloat/multilingual-e5-large-instruct, созданная на различных датасетах на турецком языке. Она предназначена для преобразования текста в эмбеддинги и семантического поиска: по турецкому запросу помогает находить релевантные фрагменты текста, которые лучше всего отвечают на него. Архитектура — XLM-RoBERTa с плотными векторами; модель содержит 658,7 млн параметров и поддерживает контекст длиной до 514 токенов.

Модель подходит для поиска по коллекциям турецких документов и для извлечения релевантных отрывков в системах вопросно-ответного поиска. Лицензия — MIT. В доступном описании не приведены результаты сравнительных оценок качества; область применения модели ограничена турецкими поисковыми запросами и текстами.

Сценарии применения

  • семантический поиск по турецким документам
  • поиск фрагментов, отвечающих на вопрос на турецком языке
  • ранжирование турецких текстовых фрагментов по релевантности запросу

Ограничения

Модель ориентирована на поиск по турецким запросам и текстам. В карточке не приводятся сравнительные оценки качества.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Turkish-e5-Large

This is a finetune version of model intfloat/multilingual-e5-large-instruct with various Turkish datasets.

Recommended Instruct: "Given a Turkish search query, retrieve relevant passages written in Turkish that best answer the query"

Example Usage

from sentence_transformers import SentenceTransformer

def get_detailed_instruct(task_description: str, query: str) -> str:
    return f'Instruct: {task_description}\nQuery: {query}'

# Görev: Web arama sorgusuna uygun bilgiyi içeren pasajları getir
task = 'Given a Turkish search query, retrieve relevant passages written in Turkish that best answer the query'

queries = [
    get_detailed_instruct(task, 'Kolay bir kahvaltı tarifi nedir?'),
    get_detailed_instruct(task, 'Dış mekan yürüyüşü için en iyi saat hangisidir?')
]

documents = [
    "Güne enerjik başlamak için yulaf ezmesi, süt ve meyveyle hazırlanan basit bir kahvaltı hem pratik hem de besleyicidir. Üzerine biraz bal ve tarçın eklerseniz lezzeti artar.",
    "Sabah saatleri, özellikle 07:00 ile 10:00 arası, açık havada yürüyüş yapmak için idealdir. Bu saatlerde hava daha serin ve temiz olur, ayrıca gün ışığı vücut ritmini destekler.",
    "Türkiye'nin en uzun nehri Kızılırmak'tır. Sivas'tan doğar, Karadeniz'e dökülür ve yaklaşık 1.355 kilometre uzunluğundadır."
]

input_texts = queries + documents

model = SentenceTransformer('ytu-ce-cosmos/turkish-e5-large')

embeddings = model.encode(input_texts, convert_to_tensor=True, normalize_embeddings=True)
scores = (embeddings[:2] @ embeddings[2:].T) * 100

for i, query in enumerate(queries):
    print(f"\nSorgu: {query.split('Query: ')[-1]}")
    for j, doc in enumerate(documents):
        print(f"   → Belge {j+1} Skoru: {scores[i][j]:.2f}")
        print(f"     İçerik: {doc[:80]}...")

"""
Sorgu: Kolay bir kahvaltı tarifi nedir?
   → Belge 1 Skoru: 67.36
     İçerik: Güne enerjik başlamak için yulaf ezmesi, süt ve meyveyle hazırlanan basit bir ka...
   → Belge 2 Skoru: 31.68
     İçerik: Sabah saatleri, özellikle 07:00 ile 10:00 arası, açık havada yürüyüş yapmak için...
   → Belge 3 Skoru: 7.06
     İçerik: Türkiye'nin en uzun nehri Kızılırmak'tır. Sivas'tan doğar, Karadeniz'e dökülür v...

Sorgu: Dış mekan yürüyüşü için en iyi saat hangisidir?
   → Belge 1 Skoru: 28.14
     İçerik: Güne enerjik başlamak için yulaf ezmesi, süt ve meyveyle hazırlanan basit bir ka...
   → Belge 2 Skoru: 78.02
     İçerik: Sabah saatleri, özellikle 07:00 ile 10:00 arası, açık havada yürüyüş yapmak için...
   → Belge 3 Skoru: 18.70
     İçerik: Türkiye'nin en uzun nehri Kızılırmak'tır. Sivas'tan doğar, Karadeniz'e dökülür v...
"""                   

Citations

@inproceedings{izdas2025turkish,
  title={Turkish-e5: E5 Model Enhanced for Turkish with Multi-Positive Contrastive Learning},
  author={Izdas, Tolga and Sancak, Omerhan and Kesgin, H. Toprak and Yuce, M. Kaan and Amasyali, M. Fatih},
  booktitle={2025 33rd Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU)},
  year={2025},
  doi={10.1109/SIU66497.2025.11112375}
}

Contact

COSMOS AI Research Group, Yildiz Technical University Computer Engineering Department https://cosmos.yildiz.edu.tr/ cosmos@yildiz.edu.tr

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
XLMRobertaModel
Ревизия весов
02e2362

0 моделей