/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,2 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
30 авг 2024

Zeta-Alpha-E5-Mistral

ЭмбеддингиТекст → embedding9 профессий

Модель эмбеддингов Zeta Alpha на базе E5-Mistral предназначена для семантического поиска и извлечения информации.

193скачиваний за 30 дней11лайковвеса обновлены6 янв 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 оценки50

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • MedrxivClusteringS2S

    main_score

    Результат

    0,3767

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • STS15

    main_score

    Результат

    0,901

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • AmazonCounterfactualClassification

    main_score

    Результат

    0,7776

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • TRECCOVID

    main_score

    Результат

    0,8368

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • TweetSentimentExtractionClassification

    main_score

    Результат

    0,6522

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • RedditClustering

    main_score

    Результат

    0,6188

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • SciFact

    main_score

    Результат

    0,7738

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • TwitterSemEval2015

    main_score

    Результат

    0,8141

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • ClimateFEVER

    main_score

    Результат

    0,4205

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • MSMARCO

    main_score

    Результат

    0,4418

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • STS17

    main_score

    Результат

    0,9143

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • AmazonReviewsClassification

    main_score

    Результат

    0,5926

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • SummEval

    main_score

    Результат

    0,3142

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • STSBenchmark

    main_score

    Результат

    0,8828

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • StackExchangeClustering

    main_score

    Результат

    0,7591

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • STS12

    main_score

    Результат

    0,7864

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • SprintDuplicateQuestions

    main_score

    Результат

    0,9544

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • QuoraRetrieval

    main_score

    Результат

    0,8989

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • StackExchangeClusteringP2P

    main_score

    Результат

    0,4717

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • MassiveIntentClassification

    main_score

    Результат

    0,7731

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • AskUbuntuDupQuestions

    main_score

    Результат

    0,6458

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • STS16

    main_score

    Результат

    0,8722

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • EmotionClassification

    main_score

    Результат

    0,5772

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • ArguAna

    main_score

    Результат

    0,6562

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • MindSmallReranking

    main_score

    Результат

    0,322

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • MassiveScenarioClassification

    main_score

    Результат

    0,7998

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • FiQA2018

    main_score

    Результат

    0,5878

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • RedditClusteringP2P

    main_score

    Результат

    0,683

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • BiorxivClusteringS2S

    main_score

    Результат

    0,4074

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • SICK-R

    main_score

    Результат

    0,8188

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • SciDocsRR

    main_score

    Результат

    0,8516

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • DBPedia

    main_score

    Результат

    0,512

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • STS13

    main_score

    Результат

    0,8712

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • TwentyNewsgroupsClustering

    main_score

    Результат

    0,5715

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • FEVER

    main_score

    Результат

    0,9244

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • StackOverflowDupQuestions

    main_score

    Результат

    0,5415

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • MTOPDomainClassification

    main_score

    Результат

    0,9635

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • Touche2020

    main_score

    Результат

    0,271

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • CQADupstackRetrieval

    main_score

    Результат

    0,4885

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • ImdbClassification

    main_score

    Результат

    0,955

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • STS14

    main_score

    Результат

    0,8355

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • BIOSSES

    main_score

    Результат

    0,8644

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • AmazonPolarityClassification

    main_score

    Результат

    0,9662

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • MedrxivClusteringP2P

    main_score

    Результат

    0,3838

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • HotpotQA

    main_score

    Результат

    0,7945

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • ArxivClusteringP2P

    main_score

    Результат

    0,5203

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • Banking77Classification

    main_score

    Результат

    0,8311

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • MTOPIntentClassification

    main_score

    Результат

    0,8052

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • NFCorpus

    main_score

    Результат

    0,4046

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • TwitterURLCorpus

    main_score

    Результат

    0,8792

    MTEB

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Zeta Alpha разработала Zeta-Alpha-E5-Mistral — модель эмбеддингов на 7,1 млрд параметров, дообученную на основе intfloat/e5-mistral-7b-instruct и специализированную на поиске и извлечении информации. Модель использует плотную архитектуру Mistral и поддерживает контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для построения текстовых представлений и задач поиска по смыслу, включая сравнение предложений и ранжирование кандидатов по релевантности. Для запросов следует применять формат инструкционного префикса E5: «Instruct: … Query: …». Доступны полные веса и LoRA-веса. В README также упоминается набор NanoBEIR для оценки поиска.

Карточка указывает английский язык и лицензию MIT. Ограничения: настройка ориентирована на retrieval, поэтому модель не предназначена для генерации ответов; для запросов важно соблюдать форматирование E5.

Сценарии применения

  • семантический поиск по коллекции документов
  • поиск ответов в базе знаний по запросу
  • сравнение предложений по смыслу
  • извлечение релевантных документов для RAG
  • оценка близости запроса и документа

Ограничения

Модель настроена на поиск и извлечение информации, а не на генерацию текста. Для запросов рекомендуется использовать инструкционный формат E5.

Для каких профессий подходит9

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

Zeta-Alpha-E5-Mistral

We introduce Zeta Alpha's first public embedding model, a retrieval-specialized, 7B parameter embedding model trained on top of E5-mistral-7b-instruct. This model marks the first published model from Zeta Alpha's open science embedding models.

Check out our blog post for a complete breakdown of the training set we used and all the training details: Zeta Alpha blog

We are also making available our internal evaluation set, called NanoBEIR, a collection of Nano (i.e., 50 queries+~10k documents) per BEIR dataset.

Lora Weights

The lora weights are also available, so there is no need to download the full model.

How to Run

The model was trained with the same instruction-tuning strategy as the original E5-mistral-7b-instruct model. Therefore, queries should be formatted as follows:

Instruct: <task description>\nQuery: <query>

Sentence Transformers


from sentence_transformers import SentenceTransformer

model = SentenceTransformer("zeta-alpha-ai/Zeta-Alpha-E5-Mistral")

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

task = "Given a claim about climate change, retrieve documents that support or refute the claim"
queries = [
    get_detailed_instruct(task, "In Alaska, brown bears are changing their feeding habits to eat elderberries that ripen earlier."),
    get_detailed_instruct(task, "Local and regional sea levels continue to exhibit typical natural variability—in some places rising and in others falling.")
]

passages = [
  "The brown bear ( Ursus arctos ) is a large bear with the widest distribution of any living ursid . The species is distributed across much of northern Eurasia and North America . It is one of the two largest terrestrial carnivorans alive today , rivaled in body size only by its close cousin , the polar bear ( Ursus maritimus ) , which is much less variable in size and averages larger due to this . There are several recognized subspecies , many of which are quite well-known within their native ranges , found in the brown bear species .   The brown bear 's principal range includes parts of Russia , Central Asia , China , Canada , the United States ( mostly Alaska ) , Scandinavia and the Carpathian region ( especially Romania ) , Anatolia , and Caucasus . The brown bear is recognized as a national and state animal in several European countries .   While the brown bear 's range has shrunk and it has faced local extinctions , it remains listed as a least concern species by the International Union for Conservation of Nature ( IUCN ) with a total population of approximately 200,000 . As of 2012 , this and the American black bear are the only bear species not classified as threatened by the IUCN . However , the Californian , North African ( Atlas bear ) , and Mexican subspecies were hunted to extinction in the nineteenth and early twentieth centuries , and many of the southern Asian subspecies are highly endangered . One of the smaller-bodied subspecies , the Himalayan brown bear , is critically endangered , occupying only 2 % of its former range and threatened by uncontrolled poaching for its parts . The Marsican brown bear , one of several currently isolated populations of the main Eurasian brown bear race , in central Italy is believed to have a population of just 30 to 40 bears .",
  "ean sea level ( MSL ) ( abbreviated simply sea level ) is an average level of the surface of one or more of Earth 's oceans from which heights such as elevations may be measured . MSL is a type of vertical datuma standardised geodetic reference pointthat is used , for example , as a chart datum in cartography and marine navigation , or , in aviation , as the standard sea level at which atmospheric pressure is measured in order to calibrate altitude and , consequently , aircraft flight levels . A common and relatively straightforward mean sea-level standard is the midpoint between a mean low and mean high tide at a particular location .   Sea levels can be affected by many factors and are known to have varied greatly over geological time scales . The careful measurement of variations in MSL can offer insights into ongoing climate change , and sea level rise has been widely quoted as evidence of ongoing global warming .   The term above sea level generally refers to above mean sea level ( AMSL ) ."
]

embeddings = model.encode(queries + passages)
scores = model.similarity(embeddings[:2], embeddings[2:]) * 100
print(scores.tolist())
# [[66.12603759765625, 43.760101318359375], [47.67058563232422, 63.7889518737793]]

Transformers

import torch
import torch.nn.functional as F
from torch import Tensor
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

def last_token_pool(last_hidden_states: Tensor,
                 attention_mask: Tensor) -> Tensor:
    left_padding = (attention_mask[:, -1].sum() == attention_mask.shape[0])
    if left_padding:
        return last_hidden_states[:, -1]
    else:
        sequence_lengths = attention_mask.sum(dim=1) - 1
        batch_size = last_hidden_states.shape[0]
        return last_hidden_states[torch.arange(batch_size, device=last_hidden_states.device), sequence_lengths]
def get_detailed_instruct(task_description: str, query: str) -> str:
    return f'Instruct: {task_description}\nQuery: {query}'

task = "Given a claim about climate change, retrieve documents that support or refute the claim"
queries = [
    get_detailed_instruct(task, "In Alaska, brown bears are changing their feeding habits to eat elderberries that ripen earlier."),
    get_detailed_instruct(task, "Local and regional sea levels continue to exhibit typical natural variability—in some places rising and in others falling.")
]

passages = [
  "The brown bear ( Ursus arctos ) is a large bear with the widest distribution of any living ursid . The species is distributed across much of northern Eurasia and North America . It is one of the two largest terrestrial carnivorans alive today , rivaled in body size only by its close cousin , the polar bear ( Ursus maritimus ) , which is much less variable in size and averages larger due to this . There are several recognized subspecies , many of which are quite well-known within their native ranges , found in the brown bear species .   The brown bear 's principal range includes parts of Russia , Central Asia , China , Canada , the United States ( mostly Alaska ) , Scandinavia and the Carpathian region ( especially Romania ) , Anatolia , and Caucasus . The brown bear is recognized as a national and state animal in several European countries .   While the brown bear 's range has shrunk and it has faced local extinctions , it remains listed as a least concern species by the International Union for Conservation of Nature ( IUCN ) with a total population of approximately 200,000 . As of 2012 , this and the American black bear are the only bear species not classified as threatened by the IUCN . However , the Californian , North African ( Atlas bear ) , and Mexican subspecies were hunted to extinction in the nineteenth and early twentieth centuries , and many of the southern Asian subspecies are highly endangered . One of the smaller-bodied subspecies , the Himalayan brown bear , is critically endangered , occupying only 2 % of its former range and threatened by uncontrolled poaching for its parts . The Marsican brown bear , one of several currently isolated populations of the main Eurasian brown bear race , in central Italy is believed to have a population of just 30 to 40 bears .",
  "ean sea level ( MSL ) ( abbreviated simply sea level ) is an average level of the surface of one or more of Earth 's oceans from which heights such as elevations may be measured . MSL is a type of vertical datuma standardised geodetic reference pointthat is used , for example , as a chart datum in cartography and marine navigation , or , in aviation , as the standard sea level at which atmospheric pressure is measured in order to calibrate altitude and , consequently , aircraft flight levels . A common and relatively straightforward mean sea-level standard is the midpoint between a mean low and mean high tide at a particular location .   Sea levels can be affected by many factors and are known to have varied greatly over geological time scales . The careful measurement of variations in MSL can offer insights into ongoing climate change , and sea level rise has been widely quoted as evidence of ongoing global warming .   The term above sea level generally refers to above mean sea level ( AMSL ) ."
]

# load model and tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("zeta-alpha-ai/Zeta-Alpha-E5-Mistral")
model = AutoModel.from_pretrained("zeta-alpha-ai/Zeta-Alpha-E5-Mistral")

# get the embeddings
max_length = 4096
input_texts = queries + passages
batch_dict = tokenizer(input_texts, max_length=max_length, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
outputs = model(**batch_dict)
embeddings = last_token_pool(outputs.last_hidden_state, batch_dict['attention_mask'])

# normalize embeddings
embeddings = F.normalize(embeddings, p=2, dim=1)
scores = (embeddings[:2] @ embeddings[2:].T) * 100
print(scores.tolist())
[[66.15530395507812, 43.65541458129883], [47.681705474853516, 63.67986297607422]]

Zeta Alpha

Zeta Alpha is the premier Neural Discovery Platform for AI and more. We are an Amsterdam-based R&D and product lab with a passion for AI technology, with offices on the Science Park campus of the University of Amsterdam. and in San Francisco.

The Zeta Alpha Research team:

  • Arthur Câmara
  • Dinos Papakostas
  • Mathias Parisot
  • Fernando Rejon Barrera
  • Jakub Zavrel

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralModel
Ревизия весов
c791d37

0 моделей