Update README.md

README.md

@@ -15,6 +15,7 @@ tags:
 - transformers
 
 license: mit
+base_model: cointegrated/rubert-tiny2
 
 ---
 
@@ -22,7 +23,14 @@ license: mit
 
 Быстрая модель BERT для расчетов компактных эмбедингов предложений на русском языке. Модель основана на [cointegrated/rubert-tiny2](https://huggingface.co/cointegrated/rubert-tiny2) - имеет аналогичные размеры контекста (2048), ембединга (312) и быстродействие. Является первой и самой быстрой моделью в серии BERT-sts.
 
-На STS и близких задачах (PI, NLI, SA, TI) для русского языка превосходит по качеству LaBSE. Оптимальна для использования в составе RAG LLMs при инференсе на CPU. Для работы с контекстом свыше 512 токенов требует дообучения под целевой домен.
+На STS и близких задачах (PI, NLI, SA, TI) для русского языка превосходит по качеству LaBSE. Для работы с контекстом свыше 512 токенов требует дообучения под целевой домен.
+
+## Быстрая модель для использования в составе RAG LLMs при инференсе на CPU:
+- отличный метрики на задачах STS, PI, NLI обеспечивают высокое качество при нечетких запросах;
+- средние показатели на задачах SA, TI снижают влияние авторского стиля и личного отношения автора на ембединг;
+- высокая скорость работы на CPU (> 1k предложений в секунду) позволяет легко расширять базу текстовых документов;
+- пониженная размерность эмбединга (312) ускоряет дальнейшую работу алгоритмов knn при поиске соответствий;
+- совместимость с [SentenceTransformer](https://github.com/UKPLab/sentence-transformers) позволяет проверить модель на своих данных с минимальным объемом кода. 
 
 ## Использование модели с библиотекой `transformers`: