Instructions to use Winst/cross-encoder-ru with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use Winst/cross-encoder-ru with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("feature-extraction", model="Winst/cross-encoder-ru")# Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Winst/cross-encoder-ru") model = AutoModel.from_pretrained("Winst/cross-encoder-ru") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Example
model("""Запрос: Сколько лег игре шахматы?
/Документ:
Недавно одна из известнейших развлекательных компаний опубликовала любопытные данные о всплеске
интереса к шахматам, согласно которым пользователи сети вдруг стали чаще искать в интернете все
о древнеиндийской игре. Если верить этой информации, то значительно выросло и число новых игроков
на онлайн‑платформе сhess.com, и количество гугл‑запросов «как играть в шахматы». Причиной оказался
сериал «Ход королевы», авторы которого и проводили собственное исследование о внезапной
новой популярности шахмат.""")
>>> 0.048548725
model("""Из-за чего вырос интерес к шахматам в последнее время?
/Документ:
Недавно одна из известнейших развлекательных компаний опубликовала любопытные данные о всплеске
интереса к шахматам, согласно которым пользователи сети вдруг стали чаще искать в интернете все
о древнеиндийской игре. Если верить этой информации, то значительно выросло и число новых игроков
на онлайн‑платформе сhess.com, и количество гугл‑запросов «как играть в шахматы». Причиной оказался
сериал «Ход королевы», авторы которого и проводили собственное исследование о внезапной
новой популярности шахмат.""")
>>> 0.81976813
- Downloads last month
- 5