Hugging Face's logo

sergeyzh
/
rubert-tiny-sts

Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
Transformers
Russian
bert
pretraining
russian
embeddings
tiny
feature-extraction
text-embeddings-inference
Model card Files
xet
 Community
sergeyzh commited on
Commit
1f6cd66
·
verified ·
1 Parent(s): 762e3dd

Update README.md

Browse files
Files changed (1) hide show
  1. README.md +1 -1
README.md CHANGED
@@ -20,7 +20,7 @@ license: mit
20
 
21
  ## Быстрый Bert для Semantic text similarity (STS) на CPU
22
 
23
- Быстрая модель BERT для расчетов компактных эмбедингов предложений на русском языке. Модель основана на [cointegrated/rubert-tiny2](https://huggingface.co/cointegrated/rubert-tiny2) - имеет аналогичный размеры контекста (2048), ембединга (312) и быстродействие. Является первой и самой быстрой моделью в серии BERT-sts.
24
 
25
  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.
26
 
 
20
 
21
  ## Быстрый Bert для Semantic text similarity (STS) на CPU
22
 
23
+ 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.
24
 
25
  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.
26