モデル情報

mmlw-retrieval-roberta-large

sdadas · mmlw-retrieval-roberta-large

MMLW (muszę mieć lepszą wiadomość) are neural text encoders for Polish. This model is optimized for information retrieval tasks. It can transform queries and passages to 1024 dimensional vectors. The model was developed using a two-step procedure: - In the first step, it was initialized with Polish RoBERTa checkpoint, and then trained with multilingual knowledge distillation method on a diverse corpus of 60 million Polish-English text pairs. We utilised English FlagEmbeddings (BGE) as teacher models for distillation. - The second step involved fine-tuning the obtained models with contrastrive loss on Polish MS MARCO training split. In order to improve the efficiency of contrastive training, we used large batch sizes - 1152 for small, 768 for base, and 288 for large models. Fine-tuning was conducted on a cluster of 12 A100 GPUs. ⚠️ **2023-12-26:** We have updated the model to a new version with improved results. You can still download the previous version using the **v1** tag: `AutoModel.from_pretrained("sdadas/mmlw-retrieval-roberta-large", revision="v1")` ⚠️ ⚠️ Our dense retrievers require the use of specific prefixes and suffixes when encoding texts. For this model, each query should be preceded by the prefix **"zapytanie: "** ⚠️

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情報更新日時2026/10/29 06:19:55
OVERVIEW

モデル紹介

MMLW (muszę mieć lepszą wiadomość) are neural text encoders for Polish. This model is optimized for information retrieval tasks. It can transform queries and passages to 1024 dimensional vectors. The model was developed using a two-step procedure: - In the first step, it was initialized with Polish RoBERTa checkpoint, and then trained with multilingual knowledge distillation method on a diverse corpus of 60 million Polish-English text pairs. We utilised English FlagEmbeddings (BGE) as teacher models for distillation. - The second step involved fine-tuning the obtained models with contrastrive loss on Polish MS MARCO training split. In order to improve the efficiency of contrastive training, we used large batch sizes - 1152 for small, 768 for base, and 288 for large models. Fine-tuning was conducted on a cluster of 12 A100 GPUs. ⚠️ **2023-12-26:** We have updated the model to a new version with improved results. You can still download the previous version using the **v1** tag: `AutoModel.from_pretrained("sdadas/mmlw-retrieval-roberta-large", revision="v1")` ⚠️ ⚠️ Our dense retrievers require the use of specific prefixes and suffixes when encoding texts. For this model, each query should be preceded by the prefix **"zapytanie: "** ⚠️

主な特徴

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

制約と注意点

具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。

PRICING & COST

出典別料金と費用分析

料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。

出典・チャネル入力出力課金単位収集日時
確認可能な料金がありません。出典を確認してください。

月額の基本トークン費用を試算

—

試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公開評価と実行設定

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

収録済みの全ランキング →

よくある質問

オープンウェイトなら無料で商用利用できますか?

必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

これはリアルタイムの請求料金ですか?

収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。

出典と追跡記録

许可证:apache-2.0。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。