SimCSE
Καμία εκτίμηση
Δεν υπάρχουν απαιτήσεις υλικού για αυτό το μοντέλο
Τα βάρη αυτού του μοντέλου είναι OPEN, αλλά κανένας αριθμός παραμέτρων δεν έχει δημοσιευθεί γι' αυτό. Κάθε FIGURE μνήμης και ταχύτητας ξεκινά από αυτόν τον αριθμό, οπότε θα προτιμούσαμε να μην δείξουμε τίποτα παρά μια κατασκευασμένη εκτίμηση..
Σε καταγραφή
Πλήρης προδιαγραφή
Όλα τα καταγεγραμμένα για αυτό το μοντέλο. Τα περισσότερα από αυτά περιγράφουν το πώς εκπαιδεύτηκε παρά το πώς τρέχει — χρήσιμο πλαίσιο για την εκτίμηση του πόση εργασία έχει επενδυθεί σε αυτό, και πώς συγκρίνεται με μοντέλα που έχουν κατασκευαστεί σε διαφορετική κλίμακα..
Προέλευση
Ποιος κατασκεύασε αυτό το μοντέλο, πού και πότε δημοσιεύθηκε.
- Οργάνωση
- Princeton University,Tsinghua University
- Τύπος οργανισμού
- Academia,Academia
- Χώρα
- United States of America, China
- Δημοσιευμένο
- 18 May 2022
- Συγγραφείς
- Tianyu Gao, Xingcheng Yao, Danqi Chen
Τι κάνει
Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.
- τομέας
- Language
- Εργασία
- Semantic embedding
- Βασικό μοντέλο
- RoBERTa Large
- Αριθμητική μορφή
- FP16
Μέγεθος
Πόσο μεγάλο είναι το μοντέλο και πόσα δεδομένα έχει εκπαιδευτεί. Οι παράμετροι είναι ο αριθμός που αποφασίζει αν χωράει σε μια δεδομένη κάρτα γραφικών.
- Δεδομένα εκπαίδευσης
- 27,363,505 tokens
- Εποχές
- 3
Διαθεσιμότητα
Εάν μπορείτε να αποκτήσετε το μοντέλο και να το τρέξετε στο δικό σας υλικό, το οποίο αποφασίζει αν οποιαδήποτε από τις αριθμούς της κάρτας γραφικών σε αυτή τη σελίδα ισχύει.
- Βάρη
- Open — downloadable
- Πρόσβαση μοντέλου
- Open weights (unrestricted)
- Κωδικός εκπαίδευσης
- Open source
- Αγκαλιάζοντας το Πρόσωπο
- princeton-nlp
Unclear lisense: https://huggingface.co/princeton-nlp/sup-simcse-roberta-large MIT license: https://github.com/princeton-nlp/SimCSE?tab=readme-ov-file
Πώς ταξινομείται
Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.
- Γιατί παρακολουθείται
- Highly cited,SOTA improvement
- Εγγραφή εμπιστοσύνης
- Likely
- Παραπομπές
- 4,419
"We evaluate SimCSE on standard semantic textual similarity (STS) tasks, and our unsupervised and supervised models using BERT base achieve an average of 76.3% and 81.6% Spearman's correlation respectively, a 4.2% and 2.2% improvement compared to the previous best results." Table 5
Πηγές
Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.
- Αναφορά
- SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings
- Τελευταία ενημέρωση
- 25 May 2026
Τι σημαίνουν οι αριθμοί
Τι είναι αυτό το μοντέλο
SimCSE δημοσιεύθηκε από Princeton University,Tsinghua University, στην χώρα καταγεγραμμένη ως United States of America, κατά τη διάρκεια May 2022. Προέρχεται από έναν οργανισμό που κατατάσσεται ως academia,Academia.
Λειτουργεί στον τομέα της Language, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του semantic embedding.
Το σημείο εκκίνησής του ήταν ένα υπάρχον μοντέλο βάσης, RoBERTa Large. Γι' αυτό μοιράζεται τη γενική μορφή και μέγεθος του βασικού μοντέλου.
Οι δημοσιευμένοι σταθμισμένοι παράμετροι σημαίνουν ότι το μοντέλο εκτελείται στον υπολογιστή σας αντί για κάποιου άλλου, το οποίο είναι αυτό που καθιστά την ερώτηση για το υλικό παρακάτω απαντήσιμη σε κάθε περίπτωση. Στο Hugging Face δημοσιεύεται υπό την οργάνωση princeton-nlp.
Εκπαίδευση και προελεύσεις
Το σύνολο εκπαίδευσης εκτελέστηκε σε περίπου 27,363,505 κωδικοί κειμένου
Το κριτήριο συμπερασμού του: highly cited,SOTA improvement.
Απαντήσεις
SimCSE — κοινές ερωτήσεις
SimCSE— για τί χρησιμοποιείται;
Λειτουργεί στον τομέα της Language, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του semantic embedding. Ένα ΜΟΝΤΕΛ μπορεί να φέρει πολλά από το καθένα, οπότε αυτές είναι οι περιοχές για τις οποίες κατασκευάστηκε παρά περιορισμός σε ό,τι θα προσπαθήσει.
SimCSE— πού μπορώ να το κατεβάσω;
Τα βάρη του είναι δημοσιευμένα στο Hugging Face, υπό την οργάνωση princeton-nlp. Δεν φιλοξενούμε αρχεία μοντέλων — αυτός ο ιστότοπος υπολογίζει ποιο υλικό απαιτείται για να τα εκτελέσετε.
SimCSE— ποια GPU χρειάζομαι για να το τρέξω;
Δεν μπορούμε να πούμε. Έχει OPEN WEIGHTS, αλλά δεν έχει δημοσιευτεί καμία μέτρηση παραμέτρων για αυτό, και όλοι οι υπολογισμοί ΜΝΗΜΗΣ και ταχύτητας ξεκινούν από αυτόν τον αριθμό. Θα προτιμούσαμε να μην δείξουμε τίποτα από το να δώσουμε μια κατασκευασμένη εκτίμηση.
SimCSE— είναι ανοιχτού κώδικα;
Οι βάσεις του είναι δημοσιευμένες, οπότε μπορεί να κατέβει και να τρέξει σε δικό σας υλικό. Σημειώστε ότι τα open weights δεν είναι το ίδιο με το open source με την πλήρη έννοια — δεν λέει τίποτα για τα δεδομένα εκπαίδευσης, τον κώδικα εκπαίδευσης ή τους εμπορικούς όρους που συσχετίζονται.
SimCSE— πόσες παραμέτρους έχει;
Δεν έχει δημοσιευθεί αριθμός παραμέτρων γι' αυτό, γι' αυτό και δεν εμφανίζεται καμία τιμή μνήμης ή ταχύτητας σε αυτή τη σελίδα.
SimCSE— ποιος το δημιούργησε;
Δημοσιεύθηκε από Princeton University,Tsinghua University, βασισμένο σε United States of America, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως academia,Academia.
SimCSE— πότε κυκλοφόρησε;
Δημοσιεύθηκε σε May 2022. Η ικανότητα ανά παράμετρο έχει βελτιωθεί σημαντικά από τότε, οπότε ένα νέο ΜΟΝΤΕΛ του ίδιου μεγέθους είναι συχνά η καλύτερη χρήση του ίδιου υλικού.
Η άλλη κατεύθυνση
Κοιτάζοντας το από την άλλη πλευρά;
Αυτή η σελίδα ξεκινά από το μοντέλο. Αν έχετε ήδη μια κάρτα και θέλετε να μάθετε τα πάντα για το τι θα τρέξει., ξεκινήστε από το υλικό αντ' αυτού.