KR SBERT Medium Extended Patent2024 Hn
模型概述
該模型將句子和段落映射到768維密集向量空間,可用於語義文本相似度、語義搜索、複述挖掘、文本分類、聚類等任務。
模型特點
專利文本優化
專門針對韓語專利文本進行優化,能夠更好地處理技術性強的專利內容。
高維向量表示
將文本映射到768維密集向量空間,捕捉豐富的語義信息。
大規模訓練
在包含1,795,000個訓練樣本的korpat-triplet數據集上進行訓練。
模型能力
計算句子相似度
語義搜索
複述挖掘
文本分類
文本聚類
使用案例
專利分析
專利相似性檢索
查找與給定專利描述相似的其他專利
提高專利檢索效率和準確性
專利分類
根據專利內容自動分類到不同技術領域
簡化專利管理流程
技術文檔處理
技術文檔去重
識別內容相似的技術文檔
減少重複文檔存儲
🚀 基於snunlp/KR-Medium-extended的句子轉換器
這是一個基於 sentence-transformers 的模型,它在korpat-triplet數據集上對 snunlp/KR-Medium-extended 進行了微調。該模型可以將句子和段落映射到一個768維的密集向量空間,可用於語義文本相似度計算、語義搜索、釋義挖掘、文本分類、聚類等任務。
✨ 主要特性
- 模型類型:句子轉換器
- 基礎模型:snunlp/KR-Medium-extended
- 最大序列長度:512個詞元
- 輸出維度:768個詞元
- 相似度函數:餘弦相似度
- 訓練數據集:
- korpat-triplet
📦 安裝指南
首先安裝Sentence Transformers庫:
pip install -U sentence-transformers
💻 使用示例
基礎用法
from sentence_transformers import SentenceTransformer
# 從🤗 Hub下載模型
model = SentenceTransformer("snunlp/KR-SBERT-Medium-extended-patent2024-hn")
# 運行推理
sentences = [
'本 발명은 유출유 회수 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 탈부착 가능한 구조의 유출유 흡착부를 통해 각 해상 환경 조건 및 유출유의 종류에 적합한 유출유 회수를 진행할 수 있도록 하는 유출유 회수 장치에 관한 것이다.',
'본 발명의 일 실시예에 따른 유출유 회수 장치는, 해상에 부유하도록 부력을 제공하고 해수와 유출유가 혼합된 유수를 해수와 유출유로 각각 분리하도록 구비되는 몸체부; 및 상기 몸체부와 연결되어 회수된 유출유를 저장하는 저장 몸체가 구성되는 유출유 저장부;를 포함하며, 상기 몸체부는, 해상의 유수가 유입되도록 상기 몸체부의 일단에 소정 영역의 공간을 형성하는 유수 유입부; 상기 유수 유입부와 연통되어 유입된 유수의 유출유를 분리하도록 구비되는 유출유 분리부; 및 상기 유출유 분리부로부터 분리된 기름을 전달받아 상기 유출유 저장부로 이송하도록 구비되는 유출유 임시저장부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.',
'본 발명에서 복수의 유통경로 중 특정 유통경로로 냉각매체가 통과되도록 하거나 또는 차단되도록 한다. 또한, 냉각매체의 유통에 따른 흐름을 이용하여 실링 성능이 향상되도록 하는 멀티웨이밸브 장치가 소개된다.',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 768]
# 獲取嵌入向量的相似度分數
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [3, 3]
📚 詳細文檔
模型詳情
模型描述
屬性 | 詳情 |
---|---|
模型類型 | 句子轉換器 |
基礎模型 | snunlp/KR-Medium-extended |
最大序列長度 | 512個詞元 |
輸出維度 | 768個詞元 |
相似度函數 | 餘弦相似度 |
訓練數據集 | korpat-triplet |
模型來源
- 文檔:Sentence Transformers文檔
- 倉庫:GitHub上的Sentence Transformers
- Hugging Face:Hugging Face上的Sentence Transformers
完整模型架構
SentenceTransformer(
(0): Transformer({'max_seq_length': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel
(1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, 'pooling_mode_cls_token': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': False, 'pooling_mode_lasttoken': False, 'include_prompt': True})
)
🔧 技術細節
訓練數據集
korpat-triplet
- 數據集:korpat-triplet
- 大小:1,795,000個訓練樣本
- 列:
anchor
、positive
和negative
- 基於前1000個樣本的近似統計信息:
anchor positive negative 類型 字符串 字符串 字符串 詳情 - 最小值:5個詞元
- 平均值:42.64個詞元
- 最大值:131個詞元
- 最小值:14個詞元
- 平均值:172.32個詞元
- 最大值:340個詞元
- 最小值:3個詞元
- 平均值:99.52個詞元
- 最大值:476個詞元
- 樣本:
anchor positive negative 본 개시는 스토리지 컨트롤러에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 액티브 존 리프레시를 수행하는 스토리지 컨트롤러, 그것의 동작하는 방법, 및 그것을 포함하는 스토리지 장치의 동작하는 방법에 관한 것이다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 스토리지 컨트롤러는 호스트 및 비-휘발성 메모리 장치와 통신한다. 스토리지 컨트롤러의 동작하는 방법은, 호스트로부터, 장치 오픈을 위한 제1 상태 천이 요청을 수신하는 단계, 제1 상태 천이 요청에 응답하여, 비-휘발성 메모리 장치의 제1 액티브 존 리프레시를 수행하는 단계로서, 비-휘발성 메모리 장치의 복수의 존들 중에서, 직전 파워-오프 전에 액티브 상태를 갖는 존은 하나의 블록에서 순차적으로 쓰기 가능하도록 처리되는 것, 제1 액티브 존 리프레시를 수행한 후, 제1 버퍼 메모리에 의해, 제1 쓰기 요청에 따라 호스트로부터 복수의 존들 중 제1 존의 제1 블록에 저장될 제1 타겟 데이터를 수신하는 단계, 제1 쓰기 요청을 처리하는 동안, 호스트로부터 제1 파워-오프 요청을 수신하는 단계, 및 제1 파워-오프 요청에 기초하여 제1 블록 대신 비-휘발성 메모리 장치의 제1 PLP(power loss protection) 블록에 제1 타겟 데이터를 저장하는 단계를 포함한다.
본 발명에 따른 영상 제작 서비스 중개 시스템은, 크롤링 모듈부를 포함하고, 동영상 콘텐츠 플랫폼과 연동하여 복수의 크리에이터에 대한 데이터를 수집하는 크리에이터 데이터 수집부; 의뢰인의 홍보영상제작 의뢰에 대한 정보를 입력받는 의뢰인 단말 연동부; 복수의 크리에이터에 대한 데이터를 기반으로 홍보영상제작 예상단가에 대한 정보를 산출하는 홍보영상제작 예상단가 산출부; 홍보영상제작 의뢰에 대한 정보와 예상단가에 대한 정보를 기반으로 의뢰인과 복수의 크리에이터의 매칭률을 산출하는 매칭률 산출부; 및 의뢰인에 대한 정보를 산출하는 정보제공부를 포함한다.
본 개시는 스토리지 컨트롤러에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 액티브 존 리프레시를 수행하는 스토리지 컨트롤러, 그것의 동작하는 방법, 및 그것을 포함하는 스토리지 장치의 동작하는 방법에 관한 것이다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 스토리지 컨트롤러는 호스트 및 비-휘발성 메모리 장치와 통신한다. 스토리지 컨트롤러의 동작하는 방법은, 호스트로부터, 장치 오픈을 위한 제1 상태 천이 요청을 수신하는 단계, 제1 상태 천이 요청에 응답하여, 비-휘발성 메모리 장치의 제1 액티브 존 리프레시를 수행하는 단계로서, 비-휘발성 메모리 장치의 복수의 존들 중에서, 직전 파워-오프 전에 액티브 상태를 갖는 존은 하나의 블록에서 순차적으로 쓰기 가능하도록 처리되는 것, 제1 액티브 존 리프레시를 수행한 후, 제1 버퍼 메모리에 의해, 제1 쓰기 요청에 따라 호스트로부터 복수의 존들 중 제1 존의 제1 블록에 저장될 제1 타겟 데이터를 수신하는 단계, 제1 쓰기 요청을 처리하는 동안, 호스트로부터 제1 파워-오프 요청을 수신하는 단계, 및 제1 파워-오프 요청에 기초하여 제1 블록 대신 비-휘발성 메모리 장치의 제1 PLP(power loss protection) 블록에 제1 타겟 데이터를 저장하는 단계를 포함한다.
케이블받침부재 보수용 리프팅장치에 대한 발명이 개시된다. 개시된 케이블받침부재 보수용 리프팅장치는, 내부에 수용공간을 형성하고, 전력구의 벽면에 다수개 층으로 구비된 케이블이 안착되는 케이블받침부재를 결합하는 지지대에 설치되는 하우징과, 하우징의 내부에서 연통공을 통해 하부로 연장되는 한 쌍의 줄부재와, 줄부재 각각이 양측에 연결되는 서포트부재와, 하우징에 구비되고, 케이블받침부재를 보수하도록 줄부재 각각을 하우징의 내부로 당기거나 풀어주어 서포트부재를 통해 상기 케이블을 승강하는 승강작동부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 개시는 스토리지 컨트롤러에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 액티브 존 리프레시를 수행하는 스토리지 컨트롤러, 그것의 동작하는 방법, 및 그것을 포함하는 스토리지 장치의 동작하는 방법에 관한 것이다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 스토리지 컨트롤러는 호스트 및 비-휘발성 메모리 장치와 통신한다. 스토리지 컨트롤러의 동작하는 방법은, 호스트로부터, 장치 오픈을 위한 제1 상태 천이 요청을 수신하는 단계, 제1 상태 천이 요청에 응답하여, 비-휘발성 메모리 장치의 제1 액티브 존 리프레시를 수행하는 단계로서, 비-휘발성 메모리 장치의 복수의 존들 중에서, 직전 파워-오프 전에 액티브 상태를 갖는 존은 하나의 블록에서 순차적으로 쓰기 가능하도록 처리되는 것, 제1 액티브 존 리프레시를 수행한 후, 제1 버퍼 메모리에 의해, 제1 쓰기 요청에 따라 호스트로부터 복수의 존들 중 제1 존의 제1 블록에 저장될 제1 타겟 데이터를 수신하는 단계, 제1 쓰기 요청을 처리하는 동안, 호스트로부터 제1 파워-오프 요청을 수신하는 단계, 및 제1 파워-오프 요청에 기초하여 제1 블록 대신 비-휘발성 메모리 장치의 제1 PLP(power loss protection) 블록에 제1 타겟 데이터를 저장하는 단계를 포함한다.
본 개시는 위치 정보 기반으로 설계 도면의 정보를 자동으로 연결하는 장치에 관한 것으로, 도곽 내에 복수 개의 설계 도면이 포함되어 있는 경우, 설계 도면이 도면명을 포함하되 다른 설계 도면과 중첩되지 않도록 바운더리를 설정하여 복수 개의 설계 도면을 추출할 수 있다.
- 損失函數:
MultipleNegativesRankingLoss
,參數如下:{ "scale": 20.0, "similarity_fct": "cos_sim" }
訓練超參數
非默認超參數
per_device_train_batch_size
:128per_device_eval_batch_size
:128warmup_ratio
:0.1fp16
:True
所有超參數
點擊展開
overwrite_output_dir
:Falsedo_predict
:Falseeval_strategy
:noprediction_loss_only
:Trueper_device_train_batch_size
:128per_device_eval_batch_size
:128per_gpu_train_batch_size
:Noneper_gpu_eval_batch_size
:Nonegradient_accumulation_steps
:1eval_accumulation_steps
:Nonetorch_empty_cache_steps
:Nonelearning_rate
:5e-05weight_decay
:0.0adam_beta1
:0.9adam_beta2
:0.999adam_epsilon
:1e-08max_grad_norm
:1.0num_train_epochs
:3max_steps
:-1lr_scheduler_type
:linearlr_scheduler_kwargs
:{}warmup_ratio
:0.1warmup_steps
:0log_level
:passivelog_level_replica
:warninglog_on_each_node
:Truelogging_nan_inf_filter
:Truesave_safetensors
:Truesave_on_each_node
:Falsesave_only_model
:Falserestore_callback_states_from_checkpoint
:Falseno_cuda
:Falseuse_cpu
:Falseuse_mps_device
:Falseseed
:42data_seed
:Nonejit_mode_eval
:Falseuse_ipex
:Falsebf16
:Falsefp16
:Truefp16_opt_level
:O1half_precision_backend
:autobf16_full_eval
:Falsefp16_full_eval
:Falsetf32
:Nonelocal_rank
:0ddp_backend
:Nonetpu_num_cores
:Nonetpu_metrics_debug
:Falsedebug
:[]dataloader_drop_last
:Falsedataloader_num_workers
:0dataloader_prefetch_factor
:Nonepast_index
:-1disable_tqdm
:Falseremove_unused_columns
:Truelabel_names
:Noneload_best_model_at_end
:Falseignore_data_skip
:Falsefsdp
:[]fsdp_min_num_params
:0fsdp_config
:{'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap
:Noneaccelerator_config
:{'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}deepspeed
:Nonelabel_smoothing_factor
:0.0optim
:adamw_torchoptim_args
:Noneadafactor
:Falsegroup_by_length
:Falselength_column_name
:lengthddp_find_unused_parameters
:Noneddp_bucket_cap_mb
:Noneddp_broadcast_buffers
:Falsedataloader_pin_memory
:Truedataloader_persistent_workers
:Falseskip_memory_metrics
:Trueuse_legacy_prediction_loop
:Falsepush_to_hub
:Falseresume_from_checkpoint
:Nonehub_model_id
:Nonehub_strategy
:every_savehub_private_repo
:Falsehub_always_push
:Falsegradient_checkpointing
:Falsegradient_checkpointing_kwargs
:Noneinclude_inputs_for_metrics
:Falseeval_do_concat_batches
:Truefp16_backend
:autopush_to_hub_model_id
:Nonepush_to_hub_organization
:Nonemp_parameters
:auto_find_batch_size
:Falsefull_determinism
:Falsetorchdynamo
:Noneray_scope
:lastddp_timeout
:1800torch_compile
:Falsetorch_compile_backend
:Nonetorch_compile_mode
:Nonedispatch_batches
:Nonesplit_batches
:Noneinclude_tokens_per_second
:Falseinclude_num_input_tokens_seen
:Falseneftune_noise_alpha
:Noneoptim_target_modules
:Nonebatch_eval_metrics
:Falseeval_on_start
:Falseeval_use_gather_object
:Falsebatch_sampler
:batch_samplermulti_dataset_batch_sampler
:proportional
訓練日誌
點擊展開
輪次 | 步數 | 訓練損失 |
---|---|---|
0.0001 | 1 | 4.9371 |
0.0036 | 50 | 4.8797 |
0.0071 | 100 | 4.5211 |
0.0107 | 150 | 3.2534 |
0.0143 | 200 | 1.7617 |
0.0178 | 250 | 1.2062 |
0.0214 | 300 | 0.9218 |
0.0250 | 350 | 0.8051 |
0.0285 | 400 | 0.6901 |
0.0321 | 450 | 0.6763 |
0.0357 | 500 | 0.6257 |
0.0392 | 550 | 0.6111 |
0.0428 | 600 | 0.5817 |
0.0463 | 650 | 0.5253 |
0.0499 | 700 | 0.5526 |
0.0535 | 750 | 0.5102 |
0.0570 | 800 | 0.488 |
0.0606 | 850 | 0.4842 |
0.0642 | 900 | 0.4469 |
0.0677 | 950 | 0.4764 |
0.0713 | 1000 | 0.4221 |
0.0749 | 1050 | 0.4736 |
0.0784 | 1100 | 0.4277 |
0.0820 | 1150 | 0.4184 |
0.0856 | 1200 | 0.4452 |
0.0891 | 1250 | 0.4303 |
0.0927 | 1300 | 0.4072 |
0.0963 | 1350 | 0.4021 |
0.0998 | 1400 | 0.4339 |
0.1034 | 1450 | 0.3617 |
0.1070 | 1500 | 0.3604 |
0.1105 | 1550 | 0.3679 |
0.1141 | 1600 | 0.3796 |
0.1177 | 1650 | 0.3346 |
0.1212 | 1700 | 0.3515 |
0.1248 | 1750 | 0.3487 |
0.1284 | 1800 | 0.3383 |
0.1319 | 1850 | 0.3584 |
0.1355 | 1900 | 0.326 |
0.1390 | 1950 | 0.3206 |
0.1426 | 2000 | 0.3289 |
0.1462 | 2050 | 0.2964 |
0.1497 | 2100 | 0.3082 |
0.1533 | 2150 | 0.2872 |
0.1569 | 2200 | 0.2781 |
0.1604 | 2250 | 0.2867 |
0.1640 | 2300 | 0.2985 |
0.1676 | 2350 | 0.273 |
0.1711 | 2400 | 0.2716 |
0.1747 | 2450 | 0.2906 |
0.1783 | 2500 | 0.2785 |
0.1818 | 2550 | 0.2951 |
0.1854 | 2600 | 0.2877 |
0.1890 | 2650 | 0.2557 |
0.1925 | 2700 | 0.2763 |
0.1961 | 2750 | 0.2391 |
0.1997 | 2800 | 0.2417 |
0.2032 | 2850 | 0.2546 |
0.2068 | 2900 | 0.2633 |
0.2104 | 2950 | 0.2359 |
0.2139 | 3000 | 0.2289 |
0.2175 | 3050 | 0.2458 |
0.2210 | 3100 | 0.2458 |
0.2246 | 3150 | 0.2293 |
0.2282 | 3200 | 0.2399 |
0.2317 | 3250 | 0.2391 |
0.2353 | 3300 | 0.2186 |
0.2389 | 3350 | 0.2211 |
0.2424 | 3400 | 0.2225 |
0.2460 | 3450 | 0.2256 |
0.2496 | 3500 | 0.2078 |
0.2531 | 3550 | 0.1981 |
0.2567 | 3600 | 0.1952 |
0.2603 | 3650 | 0.1949 |
0.2638 | 3700 | 0.2009 |
0.2674 | 3750 | 0.1956 |
0.2710 | 3800 | 0.2027 |
0.2745 | 3850 | 0.2119 |
0.2781 | 3900 | 0.1918 |
0.2817 | 3950 | 0.197 |
0.2852 | 4000 | 0.1812 |
0.2888 | 4050 | 0.1791 |
0.2924 | 4100 | 0.174 |
0.2959 | 4150 | 0.1865 |
0.2995 | 4200 | 0.1833 |
0.3031 | 4250 | 0.1864 |
0.3066 | 4300 | 0.1684 |
0.3102 | 4350 | 0.176 |
0.3137 | 4400 | 0.1729 |
0.3173 | 4450 | 0.1691 |
0.3209 | 4500 | 0.164 |
0.3244 | 4550 | 0.1723 |
0.3280 | 4600 | 0.1693 |
0.3316 | 4650 | 0.1501 |
0.3351 | 4700 | 0.1599 |
0.3387 | 4750 | 0.1477 |
0.3423 | 4800 | 0.142 |
0.3458 | 4850 | 0.1511 |
0.3494 | 4900 | 0.1473 |
0.3530 | 4950 | 0.1495 |
0.3565 | 5000 | 0.1379 |
0.3601 | 5050 | 0.145 |
0.3637 | 5100 | 0.1496 |
0.3672 | 5150 | 0.1515 |
0.3708 | 5200 | 0.137 |
0.3744 | 5250 | 0.1386 |
0.3779 | 5300 | 0.1372 |
0.3815 | 5350 | 0.1294 |
0.3851 | 5400 | 0.1274 |
0.3886 | 5450 | 0.1382 |
0.3922 | 5500 | 0.1317 |
0.3958 | 5550 | 0.1253 |
0.3993 | 5600 | 0.1079 |
0.4029 | 5650 | 0.1208 |
0.4064 | 5700 | 0.129 |
0.4100 | 5750 | 0.1102 |
0.4136 | 5800 | 0.1084 |
0.4171 | 5850 | 0.1068 |
0.4207 | 5900 | 0.1166 |
0.4243 | 5950 | 0.1149 |
0.4278 | 6000 | 0.1064 |
0.4314 | 6050 | 0.1018 |
0.4350 | 6100 | 0.0986 |
0.4385 | 6150 | 0.1158 |
0.4421 | 6200 | 0.1048 |
0.4457 | 6250 | 0.1055 |
0.4492 | 6300 | 0.1065 |
0.4528 | 6350 | 0.1037 |
0.4564 | 6400 | 0.0931 |
0.4599 | 6450 | 0.0936 |
0.4635 | 6500 | 0.0981 |
0.4671 | 6550 | 0.1012 |
0.4706 | 6600 | 0.1034 |
0.4742 | 6650 | 0.1052 |
0.4778 | 6700 | 0.0898 |
0.4813 | 6750 | 0.0995 |
0.4849 | 6800 | 0.0887 |
0.4884 | 6850 | 0.0935 |
0.4920 | 6900 | 0.095 |
0.4956 | 6950 | 0.0959 |
0.4991 | 7000 | 0.0894 |
0.5027 | 7050 | 0.0897 |
0.5063 | 7100 | 0.0929 |
0.5098 | 7150 | 0.0926 |
0.5134 | 7200 | 0.0877 |
0.5170 | 7250 | 0.1034 |
0.5205 | 7300 | 0.0788 |
0.5241 | 7350 | 0.0875 |
0.5277 | 7400 | 0.0795 |
0.5312 | 7450 | 0.0886 |
0.5348 | 7500 | 0.0842 |
0.5384 | 7550 | 0.0833 |
0.5419 | 7600 | 0.0933 |
0.5455 | 7650 | 0.0867 |
0.5491 | 7700 | 0.0813 |
0.5526 | 7750 | 0.0888 |
0.5562 | 7800 | 0.0942 |
0.5598 | 7850 | 0.0828 |
0.5633 | 7900 | 0.0821 |
0.5669 | 7950 | 0.0792 |
0.5705 | 8000 | 0.0786 |
0.5740 | 8050 | 0.0817 |
0.5776 | 8100 | 0.0857 |
0.5811 | 8150 | 0.0781 |
0.5847 | 8200 | 0.0731 |
0.5883 | 8250 | 0.0813 |
0.5918 | 8300 | 0.075 |
0.5954 | 8350 | 0.0733 |
0.5990 | 8400 | 0.0733 |
0.6025 | 8450 | 0.0797 |
0.6061 | 8500 | 0.0893 |
0.6097 | 8550 | 0.0745 |
0.6132 | 8600 | 0.0658 |
0.6168 | 8650 | 0.0654 |
0.6204 | 8700 | 0.078 |
0.6239 | 8750 | 0.0759 |
0.6275 | 8800 | 0.077 |
0.6311 | 8850 | 0.0694 |
0.6346 | 8900 | 0.074 |
0.6382 | 8950 | 0.0675 |
0.6418 | 9000 | 0.0653 |
0.6453 | 9050 | 0.0772 |
0.6489 | 9100 | 0.0649 |
0.6525 | 9150 | 0.0749 |
0.6560 | 9200 | 0.0717 |
0.6596 | 9250 | 0.0743 |
0.6631 | 9300 | 0.0687 |
0.6667 | 9350 | 0.0703 |
0.6703 | 9400 | 0.0774 |
0.6738 | 9450 | 0.0747 |
0.6774 | 9500 | 0.0735 |
0.6810 | 9550 | 0.0744 |
0.6845 | 9600 | 0.0655 |
0.6881 | 9650 | 0.0561 |
0.6917 | 9700 | 0.0683 |
0.6952 | 9750 | 0.0693 |
0.6988 | 9800 | 0.0724 |
0.7024 | 9850 | 0.0676 |
0.7059 | 9900 | 0.066 |
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0.7131 | 10000 | 0.0725 |
0.7166 | 10050 | 0.0705 |
0.7202 | 10100 | 0.0696 |
0.7238 | 10150 | 0.0614 |
0.7273 | 10200 | 0.0643 |
0.7309 | 10250 | 0.0709 |
0.7345 | 10300 | 0.055 |
0.7380 | 10350 | 0.0636 |
0.7416 | 10400 | 0.0608 |
0.7452 | 10450 | 0.0593 |
0.7487 | 10500 | 0.0682 |
0.7523 | 10550 | 0.069 |
0.7558 | 10600 | 0.0568 |
0.7594 | 10650 | 0.0694 |
0.7630 | 10700 | 0.0631 |
0.7665 | 10750 | 0.0629 |
0.7701 | 10800 | 0.064 |
0.7737 | 10850 | 0.0638 |
0.7772 | 10900 | 0.0744 |
0.7808 | 10950 | 0.0602 |
0.7844 | 11000 | 0.0622 |
0.7879 | 11050 | 0.0627 |
0.7915 | 11100 | 0.0576 |
0.7951 | 11150 | 0.0518 |
0.7986 | 11200 | 0.067 |
0.8022 | 11250 | 0.0615 |
0.8058 | 11300 | 0.062 |
0.8093 | 11350 | 0.068 |
0.8129 | 11400 | 0.0723 |
0.8165 | 11450 | 0.0561 |
0.8200 | 11500 | 0.0586 |
0.8236 | 11550 | 0.062 |
0.8272 | 11600 | 0.061 |
0.8307 | 11650 | 0.066 |
0.8343 | 11700 | 0.0594 |
0.8378 | 11750 | 0.0561 |
0.8414 | 11800 | 0.0571 |
0.8450 | 11850 | 0.0605 |
0.8485 | 11900 | 0.0566 |
0.8521 | 11950 | 0.0534 |
0.8557 | 12000 | 0.0623 |
0.8592 | 12050 | 0.0553 |
0.8628 | 12100 | 0.0612 |
0.8664 | 12150 | 0.0532 |
0.8699 | 12200 | 0.0675 |
0.8735 | 12250 | 0.0524 |
0.8771 | 12300 | 0.0557 |
0.8806 | 12350 | 0.0659 |
0.8842 | 12400 | 0.061 |
0.8878 | 12450 | 0.0574 |
0.8913 | 12500 | 0.0588 |
0.8949 | 12550 | 0.0591 |
0.8985 | 12600 | 0.0562 |
0.9020 | 12650 | 0.0529 |
0.9056 | 12700 | 0.0577 |
0.9092 | 12750 | 0.0673 |
0.9127 | 12800 | 0.0641 |
0.9163 | 12850 | 0.0568 |
0.9199 | 12900 | 0.0526 |
0.9234 | 12950 | 0.0598 |
0.9270 | 13000 | 0.0585 |
0.9305 | 13050 | 0.0616 |
0.9341 | 13100 | 0.0522 |
0.9377 | 13150 | 0.0569 |
0.9412 | 13200 | 0.0623 |
0.9448 | 13250 | 0.0528 |
0.9484 | 13300 | 0.0538 |
0.9519 | 13350 | 0.0536 |
0.9555 | 13400 | 0.0678 |
0.9591 | 13450 | 0.0586 |
0.9626 | 13500 | 0.0629 |
0.9662 | 13550 | 0.05 |
0.9698 | 13600 | 0.0572 |
0.9733 | 13650 | 0.0544 |
0.9769 | 13700 | 0.0518 |
0.9805 | 13750 | 0.0457 |
0.9840 | 13800 | 0.0526 |
0.9876 | 13850 | 0.0513 |
0.9912 | 13900 | 0.0522 |
0.9947 | 13950 | 0.0523 |
0.9983 | 14000 | 0.0573 |
1.0019 | 14050 | 0.0557 |
1.0054 | 14100 | 0.0532 |
1.0090 | 14150 | 0.0589 |
1.0125 | 14200 | 0.0455 |
1.0161 | 14250 | 0.0629 |
1.0197 | 14300 | 0.0598 |
1.0232 | 14350 | 0.0543 |
1.0268 | 14400 | 0.054 |
1.0304 | 14450 | 0.054 |
1.0339 | 14500 | 0.0503 |
1.0375 | 14550 | 0.0561 |
1.0411 | 14600 | 0.0569 |
1.0446 | 14650 | 0.0458 |
1.0482 | 14700 | 0.0455 |
1.0518 | 14750 | 0.0589 |
1.0553 | 14800 | 0.0532 |
1.0589 | 14850 | 0.0527 |
1.0625 | 14900 | 0.0472 |
1.0660 | 14950 | 0.0573 |
1.0696 | 15000 | 0.0446 |
1.0732 | 15050 | 0.0502 |
1.0767 | 15100 | 0.0697 |
1.0803 | 15150 | 0.0489 |
1.0839 | 15200 | 0.0508 |
1.0874 | 15250 | 0.055 |
1.0910 | 15300 | 0.0548 |
1.0946 | 15350 | 0.0535 |
1.0981 | 15400 | 0.0609 |
1.1017 | 15450 | 0.0571 |
1.1052 | 15500 | 0.0554 |
1.1088 | 15550 | 0.0558 |
1.1124 | 15600 | 0.0523 |
1.1159 | 15650 | 0.0558 |
1.1195 | 15700 | 0.0474 |
1.1231 | 15750 | 0.0547 |
1.1266 | 15800 | 0.0539 |
1.1302 | 15850 | 0.0489 |
1.1338 | 15900 | 0.0523 |
1.1373 | 15950 | 0.0535 |
1.1409 | 16000 | 0.0554 |
1.1445 | 16050 | 0.0422 |
1.1480 | 16100 | 0.0561 |
1.1516 | 16150 | 0.0487 |
1.1552 | 16200 | 0.047 |
1.1587 | 16250 | 0.0447 |
1.1623 | 16300 | 0.0564 |
1.1659 | 16350 | 0.0539 |
1.1694 | 16400 | 0.0478 |
1.1730 | 16450 | 0.0418 |
1.1766 | 16500 | 0.0475 |
1.1801 | 16550 | 0.0558 |
1.1837 | 16600 | 0.0537 |
1.1873 | 16650 | 0.0539 |
1.1908 | 16700 | 0.0507 |
1.1944 | 16750 | 0.0551 |
1.1979 | 16800 | 0.0467 |
1.2015 | 16850 | 0.0437 |
1.2051 | 16900 | 0.0576 |
1.2086 | 16950 | 0.0547 |
1.2122 | 17000 | 0.0498 |
1.2158 | 17050 | 0.0495 |
1.2193 | 17100 | 0.0456 |
1.2229 | 17150 | 0.0514 |
1.2265 | 17200 | 0.0489 |
1.2300 | 17250 | 0.0456 |
1.2336 | 17300 | 0.0497 |
1.2372 | 17350 | 0.0452 |
1.2407 | 17400 | 0.0594 |
1.2443 | 17450 | 0.0431 |
1.2479 | 17500 | 0.0538 |
1.2514 | 17550 | 0.0421 |
1.2550 | 17600 | 0.0425 |
1.2586 | 17650 | 0.0451 |
1.2621 | 17700 | 0.0435 |
1.2657 | 17750 | 0.0499 |
1.2693 | 17800 | 0.0523 |
1.2728 | 17850 | 0.0525 |
1.2764 | 17900 | 0.0497 |
1.2799 | 17950 | 0.0591 |
1.2835 | 18000 | 0.0506 |
1.2871 | 18050 | 0.0469 |
1.2906 | 18100 | 0.0472 |
1.2942 | 18150 | 0.045 |
1.2978 | 18200 | 0.0539 |
1.3013 | 18250 | 0.0444 |
1.3049 | 18300 | 0.05 |
1.3085 | 18350 | 0.0494 |
1.3120 | 18400 | 0.0534 |
1.3156 | 18450 | 0.0526 |
1.3192 | 18500 | 0.0468 |
1.3227 | 18550 | 0.0558 |
1.3263 | 18600 | 0.0518 |
1.3299 | 18650 | 0.0447 |
1.3334 | 18700 | 0.049 |
1.3370 | 18750 | 0.05 |
1.3406 | 18800 | 0.0416 |
1.3441 | 18850 | 0.046 |
1.3477 | 18900 | 0.047 |
1.3513 | 18950 | 0.0423 |
1.3548 | 19000 | 0.0432 |
1.3584 | 19050 | 0.0498 |
1.3620 | 19100 | 0.0517 |
1.3655 | 19150 | 0.05 |
1.3691 | 19200 | 0.0388 |
1.3726 | 19250 | 0.0487 |
1.3762 | 19300 | 0.0508 |
1.3798 | 19350 | 0.0491 |
1.3833 | 19400 | 0.0484 |
1.3869 | 19450 | 0.0475 |
1.3905 | 19500 | 0.0478 |
1.3940 | 19550 | 0.0428 |
1.3976 | 19600 | 0.0467 |
1.4012 | 19650 | 0.0384 |
1.4047 | 19700 | 0.0526 |
1.4083 | 19750 | 0.0435 |
1.4119 | 19800 | 0.0455 |
1.4154 | 19850 | 0.0424 |
1.4190 | 19900 | 0.0503 |
1.4226 | 19950 | 0.0543 |
1.4261 | 20000 | 0.0418 |
1.4297 | 20050 | 0.05 |
1.4333 | 20100 | 0.0362 |
1.4368 | 20150 | 0.0466 |
1.4404 | 20200 | 0.0487 |
1.4440 | 20250 | 0.0458 |
1.4475 | 20300 | 0.0507 |
1.4511 | 20350 | 0.0425 |
1.4546 | 20400 | 0.0456 |
1.4582 | 20450 | 0.0422 |
1.4618 | 20500 | 0.0477 |
1.4653 | 20550 | 0.0427 |
1.4689 | 20600 | 0.0469 |
1.4725 | 20650 | 0.0501 |
1.4760 | 20700 | 0.0331 |
1.4796 | 20750 | 0.051 |
1.4832 | 20800 | 0.0401 |
1.4867 | 20850 | 0.0428 |
1.4903 | 20900 | 0.0473 |
1.4939 | 20950 | 0.0427 |
1.4974 | 21000 | 0.0469 |
1.5010 | 21050 | 0.0473 |
1.5046 | 21100 | 0.0402 |
1.5081 | 21150 | 0.0547 |
1.5117 | 21200 | 0.0379 |
1.5153 | 21250 | 0.0449 |
1.5188 | 21300 | 0.0479 |
1.5224 | 21350 | 0.0429 |
1.5260 | 21400 | 0.0409 |
1.5295 | 21450 | 0.0472 |
1.5331 | 21500 | 0.0385 |
1.5367 | 21550 | 0.0444 |
1.5402 | 21600 | 0.0515 |
1.5438 | 21650 | 0.0447 |
1.5473 | 21 |
Jina Embeddings V3
Jina Embeddings V3 是一個多語言句子嵌入模型,支持超過100種語言,專注於句子相似度和特徵提取任務。
文本嵌入
Transformers 支持多種語言

J
jinaai
3.7M
911
Ms Marco MiniLM L6 V2
Apache-2.0
基於MS Marco段落排序任務訓練的交叉編碼器模型,用於信息檢索中的查詢-段落相關性評分
文本嵌入 英語
M
cross-encoder
2.5M
86
Opensearch Neural Sparse Encoding Doc V2 Distill
Apache-2.0
基於蒸餾技術的稀疏檢索模型,專為OpenSearch優化,支持免推理文檔編碼,在搜索相關性和效率上優於V1版本
文本嵌入
Transformers 英語

O
opensearch-project
1.8M
7
Sapbert From PubMedBERT Fulltext
Apache-2.0
基於PubMedBERT的生物醫學實體表徵模型,通過自對齊預訓練優化語義關係捕捉
文本嵌入 英語
S
cambridgeltl
1.7M
49
Gte Large
MIT
GTE-Large 是一個強大的句子轉換器模型,專注於句子相似度和文本嵌入任務,在多個基準測試中表現出色。
文本嵌入 英語
G
thenlper
1.5M
278
Gte Base En V1.5
Apache-2.0
GTE-base-en-v1.5 是一個英文句子轉換器模型,專注於句子相似度任務,在多個文本嵌入基準測試中表現優異。
文本嵌入
Transformers 支持多種語言

G
Alibaba-NLP
1.5M
63
Gte Multilingual Base
Apache-2.0
GTE Multilingual Base 是一個多語言的句子嵌入模型,支持超過50種語言,適用於句子相似度計算等任務。
文本嵌入
Transformers 支持多種語言

G
Alibaba-NLP
1.2M
246
Polybert
polyBERT是一個化學語言模型,旨在實現完全由機器驅動的超快聚合物信息學。它將PSMILES字符串映射為600維密集指紋,以數值形式表示聚合物化學結構。
文本嵌入
Transformers

P
kuelumbus
1.0M
5
Bert Base Turkish Cased Mean Nli Stsb Tr
Apache-2.0
基於土耳其語BERT的句子嵌入模型,專為語義相似度任務優化
文本嵌入
Transformers 其他

B
emrecan
1.0M
40
GIST Small Embedding V0
MIT
基於BAAI/bge-small-en-v1.5模型微調的文本嵌入模型,通過MEDI數據集與MTEB分類任務數據集訓練,優化了檢索任務的查詢編碼能力。
文本嵌入
Safetensors 英語
G
avsolatorio
945.68k
29
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型,專為邊緣設備推理設計,體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型,適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98