Add new SentenceTransformer model

1_Pooling/config.json

@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+  "word_embedding_dimension": 312,
+  "pooling_mode_cls_token": true,
+  "pooling_mode_mean_tokens": false,
+  "pooling_mode_max_tokens": false,
+  "pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens": false,
+  "pooling_mode_weightedmean_tokens": false,
+  "pooling_mode_lasttoken": false,
+  "include_prompt": true
+}

README.md

@@ -0,0 +1,682 @@
+---
+tags:
+- sentence-transformers
+- sentence-similarity
+- feature-extraction
+- generated_from_trainer
+- dataset_size:3136
+- loss:ContrastiveLoss
+base_model: sergeyzh/rubert-tiny-turbo
+widget:
+- source_sentence: Здравствуйте! Я ищу узкую посудомоечную машину шириной 45 см. Какие
+    модели вы можете порекомендовать?
+  sentences:
+  - '{''long_web_name'': ''Microsoft Office Home and Student 2019 Rus Only Medialess
+    P6 79G-05207'', ''price'': 3000.0, ''url'': ''https://megamarket.ru/catalog/details/microsoft-office-home-and-student-2019-rus-only-medialess-p6-79g-05207-600005002855/'',
+    ''image_link'': ''https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/-14/481/134/111/161/848/600005002855b0.jpeg'',
+    ''id'': ''600005002855_78577'', ''description'': ''Артикул № 764312        Microsoft
+    Office 2019 для дома и учёбы – это пакет самых популярных офисных продуктов от
+    Microsoft. Неважно, пользуетесь вы Windows или Mac OS, эти программы обязательно
+    пригодятся вам для учебных или домашних задач. В комплект Microsoft Office 2019
+    для дома и учёбы входят:  Word – текстовый редактор с широкими возможностями форматирования
+    текста; Excel – инструмент для работы с таблицами и формулами; Power Point – приложение
+    для создания презентаций.'', ''rating'': 4.5, ''review_count'': 16}'
+  - '{''long_web_name'': ''Увлажнитель воздуха Timberk T-HU4-A16M-W'', ''price'':
+    13990.0, ''url'': ''https://megamarket.ru/catalog/details/uvlazhnitel-vozduha-timberk-t-hu4-a16m-w-100029966849/'',
+    ''image_link'': ''https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/-12/949/265/041/114/131/8/100029966849b0.jpg'',
+    ''id'': ''100029966849'', ''description'': ''<p>Увлажнитель воздуха Timberk T-HU4-A16M-W
+    использует технологию распыления при помощи ультразвуковой мембраны. Это помогает
+    получить чрезвычайно мелкие капли. Мощности достаточно для обслуживания помещения
+    вплоть до 30 м?. Отсек для воды на 4 л обеспечивает работу до 14 часов.</p>\n
+    <h2>Легкое дыхание с пользой для здоровья</h2>\n <p>Производитель предусмотрел
+    такие опции, которые положительно сказались на комфорте при эксплуатации:</p>\n
+    <ul>\n <li>удобное механическое управление при помощи поворотного регулятора на
+    корпусе устройства;</li>\n <li>наличие ароматического режима работы, который обогащает
+    воздух смесями с антибактериальными свойствами;</li>\n <li>верхний залив жидкости,
+    что позволяет быстро производить дозаправку, не изымая полностью резервуар.</li>\n
+    </ul>\n <p>Прибор можно использовать и в ночное время суток, так как уровень шума
+    не превышает 35 дБ. Для безопасной работы предусмотрена функция автоматического
+    отключения при опустошении резервуара.</p>'', ''rating'': 4.74, ''review_count'':
+    331}'
+  - '{''long_web_name'': ''Зарядное утсройство блок кабель для телефона 3A USB Type-C
+    25W'', ''price'': 890.0, ''url'': ''https://megamarket.ru/catalog/details/zaryadnoe-utsroystvo-blok-kabel-dlya-telefona-3a-usb-type-c-25w-600015086154/'',
+    ''image_link'': ''https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/-17/231/789/941/100/19/600015086154b0.png'',
+    ''id'': ''600015086154'', ''description'': ''<p>Зарядное устройство 25W PD – это
+    компактное и удобное устройство, предназначенное для быстрой и эффективной зарядки
+    вашего устройства. С ним сможете зарядить ваше устройство до 50% всего за 30 минут
+    благодаря его высокой мощности 25W. Технология PD ( Power Delivery ) обеспечивает
+    умную и оптимальную зарядку, которая автоматически адаптируется к вашему устройству
+    для м��ксимальной производительности. Кабель и блок имеет универсальный USB-C порт,
+    что позволяет вам заряжать различные совместимые устройства, включая смартфоны,
+    планшеты, наушники и другие гаджеты. Компактный дизайн делают зарядник, идеальным
+    для путешествий и использования на ходу. Блок зарядки также обладает многоуровневой
+    защитой от перегрузки, короткого замыкания, перегрева и других повреждений, обеспечивая
+    безопасность и долговечность вашего устройства. Будьте уверены, что ваше устройство
+    будет заряжаться быстро, эффективно и безопасно с помощью сетевого адаптера. Это
+    надежное и удобное устройство, которое поможет вам всегда оставаться подключенным
+    и готовым к действию.</p>'', ''rating'': 0.0, ''review_count'': 0}'
+- source_sentence: Здравствуйте! Мне нужны редукторы для моего блендера. Это те детали,
+    которые помогают передавать вращение от мотора к ножам. Не подскажете, есть ли
+    у вас такие в наличии?
+  sentences:
+  - '{''long_web_name'': ''Цифро-аналоговый преобразователь Hiby Hiby W5'', ''price'':
+    9005.0, ''url'': ''https://megamarket.ru/catalog/details/cifro-analogovyy-preobrazovatel-hiby-hiby-w5-600004460473/'',
+    ''image_link'': ''https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/101/310/993/491/164/600004460473b0.jpeg'',
+    ''id'': ''600004460473'', ''description'': ''Hiby W5 – современный Bluetooth-адаптер
+    с ЦАП и усилителем для наушников. Девайс оснащён продвинутым чипом ЦАП ES9218P
+    от ESS Technology в сочетании с микросхемой CSR8675 от Quallcomm, отвечающей за
+    работу по Bluetooth.Адаптер поддерживает Bluetooth спецификации 5.0 и абсолютное
+    большинство современных кодеков, включая UAT, LDAC, aptX, aptX HD, aptX LL, SBC
+    и AAC. \xa0Разработка Hiby – кодек UAT позволяет обрабатывать аудио с частотой
+    дискретизации до 192 кГц и битрейтом 1,2 Мбит/c, что превышает показатели даже
+    всемирно известного LDAC от Sony. UAT совместим с мобильными телефонами и Hi-Fi-плеерами
+    на базе Android. Например, поддержку имеют все плееры HiBy, Hidizs AP80, Cayin
+    N8 и другие устройства с ОС HiBy. Пользователям Android необходимо будет установить
+    приложение HiByMusic.Корпус W5 имеет компактный размер, он выполнен из нержавеющей
+    стали и защищён от влаги и пыли по стандарту IP67. Адаптер поставляется с карманным
+    зажимом, благодаря чему его можно легко разместить на одежде.Hiby W5 оснащен встроенным
+    микрофоном и пультом. Одним щелчком мыши вы можете переключаться между воспроизведением
+    музыки и ответом на звонок.Благодаря встроенному аккумулятору и зарядному чехлу,
+    который может полностью зарядить W5 не менее пяти раз, устройство способно обеспечить
+    до 20 часов воспроизведения.'', ''rating'': 5.0, ''review_count'': 3}'
+  - '{''long_web_name'': ''Охлаждающая подставка для ноутбука KS-IS KS-740 до 19"'',
+    ''price'': 3290.0, ''url'': ''https://megamarket.ru/catalog/details/ohlazhdayushaya-podstavka-dlya-noutbuka-ks-is-ks-740-do-19-600010906101/'',
+    ''image_link'': ''https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/-12/806/641/346/181/21/600010906101b0.jpeg'',
+    ''id'': ''600010906101'', ''description'': ''Охлаждающая подставка для ноутбука
+    с монолитной конструкцией и тремя вентиляторами (80 мм), вращающимся со скоростью
+    2000об/мин, значительно рассеивает тепло от ноутбука, обеспечивает его хорошее
+    рабочее состояние и продлевает срок службы. вашего ноутбука. Прочная охлаждающая
+    подставка для ноутбука Поверхность охлаждающей подставки изготовлена из алюминиевого
+    сплава, который может отводить тепло от ноутбука, улучшать рассеивание тепла и
+    обеспечивает вашему ноутбуку износостойкую и прочную поверхность для переноски,
+    что позволяет перевозить, положив его в сумку для ноутбука. Охлаждающая подставка
+    для ноутбука с 3 регулировками по высоте Три регулируемых настройки высоты, чтобы
+    поставить подставку в вертикальное или плоское положение и удерживать ноутбук
+    в подходящем положении. Специальная перегородка на подставке предотвращает скольжение
+    или падение вашего ноутбука.  Два USB-порта Просто подключите подставку в USB-порт
+    вашего ноутбука, чтобы использовать. Оборудована двумя портами USB 2.0 для передачи
+    данных или подключения других устройств, в комплект входит один USB-кабель. Сверхтихие
+    кулеры для ноутбука Конструкция подставки для охлаждения ноутбука с шумоподавлением
+    делает ее не беспокоящей вас даже при максимальной мощности, позволяя вам сосредоточиться
+    на просмотре видео или работе, обеспечивая комфортную рабочую среду. Скорость
+    вентиляторов регулируется, Вы можете подобрать оптимальный режим для работы.  Подготовка
+    подставки к работе  1) подключите кабель USB из комплекта поставки одним концом
+    в USB порт подставки (на тыльной ее части), другим концом в порт USB (рекомендуется
+    порт стандарта не ниже USB 3.2 Gen 1) ноутбука  2) включите подставку (кнопка
+    включения на тыльной стороне)  3) выберите оптимальный цвет подсветки RGB (переключается
+    кнопкой на тыльной стороне подставки) и скорость вращения вентиляторов (регулятор-колесико
+    расположен на правой стороне подставки) Характеристики Подсветка RGB (8 режимов)  Материал
+    корпуса- ABS пластик, металл  Количество вентиляторов - 3  Размер вентиляторов
+    - 80 х 80 мм, воздушный поток: 76м3/ч  Скорость вращения вентиляторов 2000 - 2500
+    об/мин (+-10%)  Низкий уровень шума 20 дБА  Совместима с ноутбуками с размером
+    экрана До 19 дюймов  Регулируется по высоте , 3 уровня регулировки положений  USB
+    - 2 порта USB 1.1. Один порт для питания подставки, второй для подключения переферийного
+    USB устройства.  Размер без упаковки - 42x27x3 см'', ''rating'': 4.6, ''review_count'':
+    49}'
+  - '{''long_web_name'': ''Аксессуар для видеокарты NVIDIA RTX LOW PROFILE BRACKET
+    A2000'', ''price'': 783.0, ''url'': ''https://megamarket.ru/catalog/details/planka-dlya-videokarty-rtx-low-profile-bracket-a2000-12gb-nvidia-100046937787/'',
+    ''image_link'': ''https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/109/972/170/425/191/5/100046937787b0.jpg'',
+    ''id'': ''100046937787'', ''description'': '''', ''rating'': 0.0, ''review_count'':
+    0}'
+- source_sentence: Здравствуйте! Мне нужно купить карты памяти MicroSD, чтобы использовать
+    их в моём телефоне и планшете. Хотелось бы что-то надёжное и с хорошей скоростью
+    записи. Можете помочь выбра��ь?
+  sentences:
+  - '{''long_web_name'': ''Сетевое зарядное устройство Apple MHJE3ZM/A 20W Power Adapter,
+    1xUSB Type-C, 2.2A, white'', ''price'': 990.0, ''description'': ''<div><p>Сетевое
+    зарядное устройство Apple MHJE3ZM/A 20W Power Adapter, 1xUSB Type-C, 2.2A, white
+    — универсальная модель, совместимая со всеми современными гаджетами.</p>\n<h2>Продуманная
+    конструкция</h2>\n<p>Корпус выполнен из качественного пластика — прочный материал,
+    устойчивый к механическим повреждениям. Дополнительные технические параметры:</p>\n<ul>\n<li>Подходит
+    для зарядки смартфонов, планшетов, ноутбуков, наушников и других устройств.</li>\n<li>Стандарт
+    быстрой зарядки Power Delivery обеспечивает высокую скорость передачи энергии.</li>\n<li>Защита
+    от короткого замыкания и перегрева продлевают срок службы.</li>\n</ul>\n<p>Мощность
+    20 Вт позволяет быстро зарядить аккумулятор практически любого современного гаджета.
+    Для удобства использования предусмотрен съемный кабель.</p></div>'', ''rating'':
+    4.8, ''review_count'': 8132}'
+  - '{''long_web_name'': ''Охлаждающая подставка для ноутбука KS-IS KS-740 до 19"'',
+    ''price'': 3290.0, ''url'': ''https://megamarket.ru/catalog/details/ohlazhdayushaya-podstavka-dlya-noutbuka-ks-is-ks-740-do-19-600010906101/'',
+    ''image_link'': ''https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/-12/806/641/346/181/21/600010906101b0.jpeg'',
+    ''id'': ''600010906101'', ''description'': ''Охлаждающая подставка для ноутбука
+    с монолитной конструкцией и тремя вентиляторами (80 мм), вращающимся со скоростью
+    2000об/мин, значительно рассеивает тепло от ноутбука, обеспечивает его хорошее
+    рабочее состояние и продлевает срок службы. вашего ноутбука. Прочная охлаждающая
+    подставка для ноутбука Поверхность охлаждающей подставки изготовлена из алюминиевого
+    сплава, который может отводить тепло от ноутбука, улучшать рассеивание тепла и
+    обеспечивает вашему ноутбуку износостойкую и прочную поверхность для переноски,
+    что позволяет перевозить, положив его в сумку для ноутбука. Охлаждающая подставка
+    для ноутбука с 3 регулировками по высоте Три регулируемых настройки высоты, чтобы
+    поставить подставку в вертикальное или плоское положение и удерживать ноутбук
+    в подходящем положении. Специальная перегородка на подставке предотвращает скольжение
+    или падение вашего ноутбука.  Два USB-порта Просто подключите подставку в USB-порт
+    вашего ноутбука, чтобы использовать. Оборудована двумя портами USB 2.0 для передачи
+    данных или подключения других устройств, в комплект входит один USB-кабель. Сверхтихие
+    кулеры для ноутбука Конструкция подставки для охлаждения ноутбука с шумоподавлением
+    делает ее не беспокоящей вас даже при максимальной мощности, позволяя вам сосредоточиться
+    на просмотре видео или работе, обеспечивая комфортную рабочую среду. Скорость
+    вентиляторов регулируется, Вы можете подобрать оптимальный режим для работы.  Подготовка
+    подставки к работе  1) подключите кабель USB из комплекта поставки одним концом
+    в USB порт подставки (на тыльной ее части), другим концом в порт USB (рекомендует��я
+    порт стандарта не ниже USB 3.2 Gen 1) ноутбука  2) включите подставку (кнопка
+    включения на тыльной стороне)  3) выберите оптимальный цвет подсветки RGB (переключается
+    кнопкой на тыльной стороне подставки) и скорость вращения вентиляторов (регулятор-колесико
+    расположен на правой стороне подставки) Характеристики Подсветка RGB (8 режимов)  Материал
+    корпуса- ABS пластик, металл  Количество вентиляторов - 3  Размер вентиляторов
+    - 80 х 80 мм, воздушный поток: 76м3/ч  Скорость вращения вентиляторов 2000 - 2500
+    об/мин (+-10%)  Низкий уровень шума 20 дБА  Совместима с ноутбуками с размером
+    экрана До 19 дюймов  Регулируется по высоте , 3 уровня регулировки положений  USB
+    - 2 порта USB 1.1. Один порт для питания подставки, второй для подключения переферийного
+    USB устройства.  Размер без упаковки - 42x27x3 см'', ''rating'': 4.6, ''review_count'':
+    49}'
+  - '{''long_web_name'': ''Швейная машина Janome Excellent Stitch 300'', ''price'':
+    50509.0, ''url'': ''https://megamarket.ru/catalog/details/shveynaya-mashina-janome-excellent-stitch-300-600005235554/'',
+    ''image_link'': ''https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/179/146/900/512/815/46/600005235554b0.jpeg'',
+    ''id'': ''600005235554_87239'', ''description'': ''<div><p>Швейная машина Janome
+    Excellent Stitch 300 – это устройство, которое поможет создать красивую вещь даже
+    начинающему пользователю.</p>\n<h2>Современная техника</h2>\n<p>Машина оснащена
+    компьютерным управлением, что позволяет ей самостоятельно выбирать оптимальную
+    длину и ширину стежка, а также регулировать давление лапки на ткань. Пользователь
+    может выбрать одну из 300 встроенных программ, среди которых есть как самые простые
+    строчки, так и сложные декоративные элементы. Также есть возможность создания
+    собственных рисунков. К особенностям модели относятся:</p>\n<ul>\n<li>ротационный
+    горизонтальный челнок обеспечивает ровную и гладкую строчку;</li>\n<li>максимальная
+    скорость шитья составляет 820 стежков в минуту;</li>\n<li>есть функция реверса,
+    позволяющая распустить неправильно сделанный шов.</li>\n</ul>\n<p>Помимо этого,
+    предусмотрены дополнительные аксессуары, которые входят в комплект поставки. Это
+    позволит сразу приступить к работе после приобретения устройства.</p></div>'',
+    ''rating'': 5.0, ''review_count'': 3}'
+- source_sentence: Здравствуйте! Я хочу купить пылесос, который небольшой и удобный,
+    чтобы им можно было быстро убирать мусор с пола. Подскажите, пожалуйста, у вас
+    есть такие вертикальные пылесосы?
+  sentences:
+  - '{''long_web_name'': ''Пылесос Gorenje SVC252FMWT белый'', ''price'': 17099.0,
+    ''description'': '''', ''rating'': 4.61, ''review_count'': 23}'
+  - '{''long_web_name'': ''Встраиваемая посудомоечная машина KUPPERSBERG GSM 6074'',
+    ''price'': 47699.0, ''url'': ''https://megamarket.ru/catalog/details/posudomoechnaya-mashina-kuppersberg-gsm-6074-600005006810/'',
+    ''image_link'': ''https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/106/877/513/742/316/30/600005006810b0.jpg'',
+    ''id'': ''600005006810'', ''description'': ''Встраиваемая посудомоечная машина
+    GSM 6074 шириной 60 см один из незаменимых кухонных бытовых приборов на любой
+    кухне. Удобство данного агрегата заключается в выполнении ряда функций:способность
+    вместить 14 комплектов посуды;программирование по 7 режимам;3 регулируемых корзины
+    для столовых приборов;специальная полка для чашек.Aquastop - функция Аква Стоп
+    обезопасит вас от протечекРежим «Все в 1» автоматически подберет программу, исходя
+    из особенностей моющего средства.Решитесь приобрести посудомоечную машину GSM
+    6074 для того, чтобы наслаждаться безупречной чистотой вымытой посуды.'', ''rating'':
+    4.7, ''review_count'': 123}'
+  - '{''long_web_name'': ''Бокс внешний для жесткого диска UGREEN US221 30847 2.5
+    Inch Hard Drive Box с кабелем USB'', ''price'': 1520.0, ''url'': ''https://megamarket.ru/catalog/details/boks-vneshniy-dlya-zhestkogo-diska-ugreen-us221-30847-25-inch-hard-drive-box-s-kabelem-usb-600010907194/'',
+    ''image_link'': ''https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/-12/517/639/817/785/8/600010907194b0.png'',
+    ''id'': ''600010907194'', ''description'': ''<p>Вход: USB A 3.0 Male. Выход: (7+15)Pin
+    SATA 3.0 порт. Чипсет: VL711F0. SATA 3.0, скорость до 6 Гбит/с, совместимость
+    с SATA 2.0/1.0 *USB 3.0, скорость до 5 Гбит/с, совместимость с USB 2.0 и 1.1 *Для
+    9,5 мм 7,5 мм 2,5 дюйма SATA I II III, HDD, SSD до 6 ТБ. Поддержка UASP. Не нужны
+    дополнительные инструменты для установки. Поддерживает операционные системы Windows
+    2000 / XP / Vista / 7/8 / 8.1 / 10, LINUX, Mac OS 8.0 и выше. Размер: Д128,5 x
+    Ш82 x В14 (мм). Длина кабеля: 30 см.</p>'', ''rating'': 5.0, ''review_count'':
+    18}'
+- source_sentence: Здравствуйте! Я хочу купить внешний диск для хранения данных, желательно
+    SSD. Нужно, чтобы он был надёжным и быстрым, для переноса больших файлов. Можете
+    помочь подобрать подходящий?
+  sentences:
+  - '{''long_web_name'': ''Сумка унисекс K&F Concept Storage Bag черная, 26х16х10
+    см'', ''price'': 3259.0, ''description'': ''<p>Поместится все <p>В сумке предусмотрено
+    23 отделения для хранения самых разных вещей: смартфон, зарядное устройство, кабели
+    для передачи данных, usb-накопители, ключи от машины, банковские карты и прочие
+    ценности </p> Полный или частичный доступ <p>Удобная функция открытия и закрытия
+    на 120° позволяет использовать несколько комбинаций внутренних отсеков, обеспечивая
+    высокую степень свободы в адаптации к различным сценариям использования, делая
+    организацию вещей еще более удобной </p> Для путешествий и работы <p>Компактная
+    и легкая сумка весом всего 250 г - идеальный выбор для деловых встреч или путешествий.
+    Она не занимает много места в чемодане или рюкзаке, но при этом обладает внушительной
+    вместимостью </p> Прочные и надежные материалы изготовления <p>Модель изготовлена
+    из водонепроницаемого нейлона, с высокопрочной строчкой и противоугонной молнией,
+    гарантирующей износостойкость и долговечность. Она надежно защищает хранящиеся
+    внутри вещи от каких либо повреждений </p> Водонепроницаемый нейлон <p>Благодаря
+    водонепроницаемому нейлону сумка не пропускает влагу внутрь, а также обеспечивает
+    легкий уход за внешней поверхностью. Внутри модель оснащена эластичной тканью,
+    отличающейся особой мягкостью и безопасностью для хрупких предметов или гаджетов
+    </p></p>'', ''rating'': 0.0, ''review_count'': 0}'
+  - '{''long_web_name'': ''Внешний SSD диск KingSpec 240 ГБ Z3-240'', ''price'': 4129.0,
+    ''description'': '''', ''rating'': 0.0, ''review_count'': 0}'
+  - '{''long_web_name'': ''Моноблок MSI AM272P 12M-400RU White (9S6-AF8212-498)'',
+    ''price'': 122661.0, ''url'': ''https://megamarket.ru/catalog/details/monoblok-msi-am272p-12m-400ru-white-9s6-af8212-498-100068211829/'',
+    ''image_link'': ''https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/125/947/036/513/181/4/100068211829b0.webp'',
+    ''id'': ''100068211829'', ''description'': '''', ''rating'': 0.0, ''review_count'':
+    0}'
+pipeline_tag: sentence-similarity
+library_name: sentence-transformers
+metrics:
+- cosine_accuracy
+- cosine_accuracy_threshold
+- cosine_f1
+- cosine_f1_threshold
+- cosine_precision
+- cosine_recall
+- cosine_ap
+model-index:
+- name: SentenceTransformer based on sergeyzh/rubert-tiny-turbo
+  results:
+  - task:
+      type: binary-classification
+      name: Binary Classification
+    dataset:
+      name: item classification
+      type: item-classification
+    metrics:
+    - type: cosine_accuracy
+      value: 0.9617346938775511
+      name: Cosine Accuracy
+    - type: cosine_accuracy_threshold
+      value: 0.8327065110206604
+      name: Cosine Accuracy Threshold
+    - type: cosine_f1
+      value: 0.88
+      name: Cosine F1
+    - type: cosine_f1_threshold
+      value: 0.8327065110206604
+      name: Cosine F1 Threshold
+    - type: cosine_precision
+      value: 0.873015873015873
+      name: Cosine Precision
+    - type: cosine_recall
+      value: 0.8870967741935484
+      name: Cosine Recall
+    - type: cosine_ap
+      value: 0.9106157533671668
+      name: Cosine Ap
+---
+
+# SentenceTransformer based on sergeyzh/rubert-tiny-turbo
+
+This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [sergeyzh/rubert-tiny-turbo](https://huggingface.co/sergeyzh/rubert-tiny-turbo). It maps sentences & paragraphs to a 312-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more.
+
+## Model Details
+
+### Model Description
+- **Model Type:** Sentence Transformer
+- **Base model:** [sergeyzh/rubert-tiny-turbo](https://huggingface.co/sergeyzh/rubert-tiny-turbo) <!-- at revision 93769a3baad2b037e5c2e4312fccf6bcfe082bf1 -->
+- **Maximum Sequence Length:** 2048 tokens
+- **Output Dimensionality:** 312 dimensions
+- **Similarity Function:** Cosine Similarity
+<!-- - **Training Dataset:** Unknown -->
+<!-- - **Language:** Unknown -->
+<!-- - **License:** Unknown -->
+
+### Model Sources
+
+- **Documentation:** [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net)
+- **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/UKPLab/sentence-transformers)
+- **Hugging Face:** [Sentence Transformers on Hugging Face](https://huggingface.co/models?library=sentence-transformers)
+
+### Full Model Architecture
+
+```
+SentenceTransformer(
+  (0): Transformer({'max_seq_length': 2048, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel 
+  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 312, 'pooling_mode_cls_token': True, 'pooling_mode_mean_tokens': False, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': False, 'pooling_mode_lasttoken': False, 'include_prompt': True})
+  (2): Normalize()
+)
+```
+
+## Usage
+
+### Direct Usage (Sentence Transformers)
+
+First install the Sentence Transformers library:
+
+```bash
+pip install -U sentence-transformers
+```
+
+Then you can load this model and run inference.
+```python
+from sentence_transformers import SentenceTransformer
+
+# Download from the 🤗 Hub
+model = SentenceTransformer("denis-gordeev/reranker_dialog_items_biencoder_rubert-tiny-turbo-4")
+# Run inference
+sentences = [
+    'Здравствуйте! Я хочу купить внешний диск для хранения данных, желательно SSD. Нужно, чтобы он был надёжным и быстрым, для переноса больших файлов. Можете помочь подобрать подходящий?',
+    "{'long_web_name': 'Внешний SSD диск KingSpec 240 ГБ Z3-240', 'price': 4129.0, 'description': '', 'rating': 0.0, 'review_count': 0}",
+    "{'long_web_name': 'Моноблок MSI AM272P 12M-400RU White (9S6-AF8212-498)', 'price': 122661.0, 'url': 'https://megamarket.ru/catalog/details/monoblok-msi-am272p-12m-400ru-white-9s6-af8212-498-100068211829/', 'image_link': 'https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/125/947/036/513/181/4/100068211829b0.webp', 'id': '100068211829', 'description': '', 'rating': 0.0, 'review_count': 0}",
+]
+embeddings = model.encode(sentences)
+print(embeddings.shape)
+# [3, 312]
+
+# Get the similarity scores for the embeddings
+similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
+print(similarities.shape)
+# [3, 3]
+```
+
+<!--
+### Direct Usage (Transformers)
+
+<details><summary>Click to see the direct usage in Transformers</summary>
+
+</details>
+-->
+
+<!--
+### Downstream Usage (Sentence Transformers)
+
+You can finetune this model on your own dataset.
+
+<details><summary>Click to expand</summary>
+
+</details>
+-->
+
+<!--
+### Out-of-Scope Use
+
+*List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*
+-->
+
+## Evaluation
+
+### Metrics
+
+#### Binary Classification
+
+* Dataset: `item-classification`
+* Evaluated with [<code>BinaryClassificationEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.BinaryClassificationEvaluator)
+
+| Metric                    | Value      |
+|:--------------------------|:-----------|
+| cosine_accuracy           | 0.9617     |
+| cosine_accuracy_threshold | 0.8327     |
+| cosine_f1                 | 0.88       |
+| cosine_f1_threshold       | 0.8327     |
+| cosine_precision          | 0.873      |
+| cosine_recall             | 0.8871     |
+| **cosine_ap**             | **0.9106** |
+
+<!--
+## Bias, Risks and Limitations
+
+*What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
+-->
+
+<!--
+### Recommendations
+
+*What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
+-->
+
+## Training Details
+
+### Training Dataset
+
+#### Unnamed Dataset
+
+
+* Size: 3,136 training samples
+* Columns: <code>anchor</code>, <code>text</code>, and <code>label</code>
+* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
+  |         | anchor                                                                             | text                                                                                  | label                                           |
+  |:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------|
+  | type    | string                                                                             | string                                                                                | int                                             |
+  | details | <ul><li>min: 23 tokens</li><li>mean: 43.03 tokens</li><li>max: 91 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 52 tokens</li><li>mean: 313.24 tokens</li><li>max: 1009 tokens</li></ul> | <ul><li>0: ~81.90%</li><li>1: ~18.10%</li></ul> |
+* Samples:
+  | anchor                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                         | text                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                     | label          |
+  |:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------|
+  | <code>Привет! Подскажите, пожалуйста, у вас есть средства для чистки и ухода за холодильником? Ищу что-то недорогое, но эффективное.</code>                                                                                                                                                                                                                    | <code>{'long_web_name': 'Смартфон Huawei nova 10 8/128Gb Starry Silver', 'price': 29590.0, 'url': 'https://megamarket.ru/catalog/details/pda-huawei-nco-lx1-8-128gb-s-100057069468/', 'image_link': 'https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/-98/769/723/010/212/31/100057069468b0.jpg', 'id': '100057069468', 'description': '<p>Смартфон Huawei nova 10 8/128Gb Starry Silver — это современный гаджет, который позволяет общаться, работать и развлекаться.</p>\n<h2>Помогает оставаться на связи</h2>\n<p>Устройство оснащено большим экраном с высоким разрешением. На нем удобно смотреть фильмы, играть в игры и читать книги. Есть встроенные динамики, которые обеспечивают качественный звук. Другие параметры смартфона:</p>\n<ul>\n<li>основная камера состоит из трех модулей — они делают яркие и детализированные снимки;</li>\n<li>встроенный сканер отпечатков пальцев — для быстрого доступа к устройству;</li>\n<li>поддерживает функцию бесконтактной оплаты через Google Pay.</li>\n</ul>\n<p>Смартфон работае...</code> | <code>0</code> |
+  | <code>Здравствуйте! Я Андрей, мне 38 лет, я покупаю у вас товары для своего бизнеса по ремонту бытовой техники в Воронеже. Мне нужны моноблоки — это такие настольные компьютеры, где всё встроено в монитор. Интересуют недорогие модели для тестирования программного обеспечения и проведения диагностики. Можете порекомендовать что-то подходящее?</code> | <code>{'long_web_name': 'Моноблок MSI PRO AP242 12M-450RU белый', 'price': 78299.0, 'description': '<p>Моноблок MSI Pro AP242 12M-450RU — это производительная рабочая станция для офисных задач.</p>\n<h2>Комфортная работа</h2>\n<p>Корпус выполнен в белом цвете. Матовое покрытие дисплея защищает от бликов. Другие технические параметры:</p>\n<ul>\n<li>мощный процессор Intel Core i5 12400;</li>\n<li>графический чип UHD Graphics 730;</li>\n<li>оперативная память объемом 16 Гб с возможностью расширения до 64 Гб;</li>\n<li>встроенная веб-камера для общения через Skype и Zoom;</li>\n<li>внутренний накопитель SSD на 512 Гб обеспечивает быстрый доступ к файлам;</li>\n<li>поддерживается беспроводная сеть стандарта 802.11ax.</li>\n</ul>\n<p>Предусмотрены два порта USB 3.2 Type-C и два USB 2.0 Type-A. Есть выход HDMI для подключения монитора или телевизора. Для воспроизведения звука есть встроенные динамики и микрофон.</p>', 'rating': 5.0, 'review_count': 18}</code>                                                  | <code>0</code> |
+  | <code>Здравствуйте! Мне нужно купить карты памяти MicroSD, чтобы использовать их в моём телефоне и планшете. Хотелось бы что-то надёжное и с хорошей скоростью записи. Можете помочь выбрать?</code>                                                                                                                                                           | <code>{'long_web_name': 'Флэш карта Kingston Canvas Select Plus SDCS2/32GB microSDHC Class10, 32 Gb, adapter', 'price': 740.0, 'description': '', 'rating': 4.93, 'review_count': 587}</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                            | <code>1</code> |
+* Loss: [<code>ContrastiveLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#contrastiveloss) with these parameters:
+  ```json
+  {
+      "distance_metric": "SiameseDistanceMetric.COSINE_DISTANCE",
+      "margin": 0.5,
+      "size_average": true
+  }
+  ```
+
+### Evaluation Dataset
+
+#### Unnamed Dataset
+
+
+* Size: 392 evaluation samples
+* Columns: <code>anchor</code>, <code>text</code>, and <code>label</code>
+* Approximate statistics based on the first 392 samples:
+  |         | anchor                                                                             | text                                                                                  | label                                           |
+  |:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------|
+  | type    | string                                                                             | string                                                                                | int                                             |
+  | details | <ul><li>min: 23 tokens</li><li>mean: 42.23 tokens</li><li>max: 91 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 53 tokens</li><li>mean: 322.99 tokens</li><li>max: 1058 tokens</li></ul> | <ul><li>0: ~84.18%</li><li>1: ~15.82%</li></ul> |
+* Samples:
+  | anchor                                                                                                                                                                                                                                                          | text                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                     | label          |
+  |:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------|
+  | <code>Здравствуйте! Мне нужны магнитные кабели для зарядки моих устройств в походах. Хочу заказать несколько штук, можно с разными разъёмами (USB-C, Micro USB, и Lightning). Желательно, чтобы они были качественными и прочными. Можете помочь с этим?</code> | <code>{'long_web_name': 'Смартфон Samsung Galaxy Z Flip 6 SM-F741B, 256 Гб, Yellow', 'price': 81990.0, 'url': 'https://megamarket.ru/catalog/details/smartfon-samsung-galaxy-z-flip-6-sm-f741b-256-gb-yellow-1-sht-100069687356/', 'image_link': 'https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/-12/153/984/177/231/36/100069687356b0.png', 'id': '100069687356', 'description': 'Смартфон Samsung Galaxy Z Flip6 Yellow с раскладным экраном. Гибкий безрамочный дисплей 6.7" с матрицей Dynamic AMOLED 2X FHD+, частотой обновления 120 Гц и плотностью пикселей 426 ppi — передает четкое детализированное изображение с яркими и насыщенными цветами. Покрытие Corning® Gorilla® Glass Victus® защищает дисплей от механических повреждений. Процессор Qualcomm Snapdragon 8 Gen 3 с графическим ускорителем Qualcomm Adreno 750 — обеспечивает высокую производительность и плавную работу системы. Внутренняя память объемом 256 ГБ — предоставляет достаточно места для хранения большого количества данных, фотографий и видео. А...</code> | <code>0</code> |
+  | <code>Здравствуйте! Мне нужны сумки и рюкзаки для фототехники. Что-то удобное и вместительное, чтобы можно было безопасно носить зеркальный фотоаппарат и несколько объективов. Можно посмотреть варианты?</code>                                               | <code>{'long_web_name': 'Фильтр ZUMMAN FHR2', 'price': 14.0, 'url': 'https://megamarket.ru/catalog/details/filtr-zumman-fhr2-100026967888/', 'image_link': 'https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/-13/878/305/792/603/9/100026967888b0.jpg', 'id': '100026967888_7', 'description': '', 'rating': 0.0, 'review_count': 0}</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                            | <code>0</code> |
+  | <code>Здравствуйте! Ищу умные часы Apple Watch Series 2. Скажите, пожалуйста, есть ли у вас в наличии?</code>                                                                                                                                                   | <code>{'long_web_name': 'Смарт-часы Apple Watch Series 9 45 мм Midnight размер ML', 'price': 58373.0, 'description': 'Смарт-часы Apple Watch. Материал корпуса — алюминий. Время работы в активном режиме — до 18 часов. Функция Double Tap активируется посредством двух быстрых касаний указательного и большого пальцев — можно ответить на звонок, выключить будильник и управлять воспроизведением музыки. Объем встроенной памяти — 64 Гб. В комплекте — кабель USB?C с магнитным креплением для быстрой зарядки', 'rating': 4.97, 'review_count': 114}</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                     | <code>0</code> |
+* Loss: [<code>ContrastiveLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#contrastiveloss) with these parameters:
+  ```json
+  {
+      "distance_metric": "SiameseDistanceMetric.COSINE_DISTANCE",
+      "margin": 0.5,
+      "size_average": true
+  }
+  ```
+
+### Training Hyperparameters
+#### Non-Default Hyperparameters
+
+- `eval_strategy`: steps
+- `num_train_epochs`: 5
+- `warmup_ratio`: 0.1
+- `fp16`: True
+- `load_best_model_at_end`: True
+- `batch_sampler`: no_duplicates
+
+#### All Hyperparameters
+<details><summary>Click to expand</summary>
+
+- `overwrite_output_dir`: False
+- `do_predict`: False
+- `eval_strategy`: steps
+- `prediction_loss_only`: True
+- `per_device_train_batch_size`: 8
+- `per_device_eval_batch_size`: 8
+- `per_gpu_train_batch_size`: None
+- `per_gpu_eval_batch_size`: None
+- `gradient_accumulation_steps`: 1
+- `eval_accumulation_steps`: None
+- `torch_empty_cache_steps`: None
+- `learning_rate`: 5e-05
+- `weight_decay`: 0.0
+- `adam_beta1`: 0.9
+- `adam_beta2`: 0.999
+- `adam_epsilon`: 1e-08
+- `max_grad_norm`: 1.0
+- `num_train_epochs`: 5
+- `max_steps`: -1
+- `lr_scheduler_type`: linear
+- `lr_scheduler_kwargs`: {}
+- `warmup_ratio`: 0.1
+- `warmup_steps`: 0
+- `log_level`: passive
+- `log_level_replica`: warning
+- `log_on_each_node`: True
+- `logging_nan_inf_filter`: True
+- `save_safetensors`: True
+- `save_on_each_node`: False
+- `save_only_model`: False
+- `restore_callback_states_from_checkpoint`: False
+- `no_cuda`: False
+- `use_cpu`: False
+- `use_mps_device`: False
+- `seed`: 42
+- `data_seed`: None
+- `jit_mode_eval`: False
+- `use_ipex`: False
+- `bf16`: False
+- `fp16`: True
+- `fp16_opt_level`: O1
+- `half_precision_backend`: auto
+- `bf16_full_eval`: False
+- `fp16_full_eval`: False
+- `tf32`: None
+- `local_rank`: 0
+- `ddp_backend`: None
+- `tpu_num_cores`: None
+- `tpu_metrics_debug`: False
+- `debug`: []
+- `dataloader_drop_last`: False
+- `dataloader_num_workers`: 0
+- `dataloader_prefetch_factor`: None
+- `past_index`: -1
+- `disable_tqdm`: False
+- `remove_unused_columns`: True
+- `label_names`: None
+- `load_best_model_at_end`: True
+- `ignore_data_skip`: False
+- `fsdp`: []
+- `fsdp_min_num_params`: 0
+- `fsdp_config`: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
+- `fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap`: None
+- `accelerator_config`: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
+- `deepspeed`: None
+- `label_smoothing_factor`: 0.0
+- `optim`: adamw_torch
+- `optim_args`: None
+- `adafactor`: False
+- `group_by_length`: False
+- `length_column_name`: length
+- `ddp_find_unused_parameters`: None
+- `ddp_bucket_cap_mb`: None
+- `ddp_broadcast_buffers`: False
+- `dataloader_pin_memory`: True
+- `dataloader_persistent_workers`: False
+- `skip_memory_metrics`: True
+- `use_legacy_prediction_loop`: False
+- `push_to_hub`: False
+- `resume_from_checkpoint`: None
+- `hub_model_id`: None
+- `hub_strategy`: every_save
+- `hub_private_repo`: None
+- `hub_always_push`: False
+- `gradient_checkpointing`: False
+- `gradient_checkpointing_kwargs`: None
+- `include_inputs_for_metrics`: False
+- `include_for_metrics`: []
+- `eval_do_concat_batches`: True
+- `fp16_backend`: auto
+- `push_to_hub_model_id`: None
+- `push_to_hub_organization`: None
+- `mp_parameters`: 
+- `auto_find_batch_size`: False
+- `full_determinism`: False
+- `torchdynamo`: None
+- `ray_scope`: last
+- `ddp_timeout`: 1800
+- `torch_compile`: False
+- `torch_compile_backend`: None
+- `torch_compile_mode`: None
+- `dispatch_batches`: None
+- `split_batches`: None
+- `include_tokens_per_second`: False
+- `include_num_input_tokens_seen`: False
+- `neftune_noise_alpha`: None
+- `optim_target_modules`: None
+- `batch_eval_metrics`: False
+- `eval_on_start`: False
+- `use_liger_kernel`: False
+- `eval_use_gather_object`: False
+- `average_tokens_across_devices`: False
+- `prompts`: None
+- `batch_sampler`: no_duplicates
+- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional
+
+</details>
+
+### Training Logs
+| Epoch      | Step     | Training Loss | Validation Loss | item-classification_cosine_ap |
+|:----------:|:--------:|:-------------:|:---------------:|:-----------------------------:|
+| 0          | 0        | -             | 0.0298          | 0.3925                        |
+| 0.2551     | 100      | 0.0162        | -               | -                             |
+| 0.5102     | 200      | 0.0081        | -               | -                             |
+| 0.6378     | 250      | -             | 0.0070          | 0.7305                        |
+| 0.7653     | 300      | 0.0064        | -               | -                             |
+| 1.0179     | 400      | 0.0049        | -               | -                             |
+| 1.2730     | 500      | 0.0046        | 0.0051          | 0.8504                        |
+| 1.5281     | 600      | 0.0038        | -               | -                             |
+| 1.7832     | 700      | 0.0037        | -               | -                             |
+| 1.9107     | 750      | -             | 0.0049          | 0.8791                        |
+| 2.0357     | 800      | 0.0032        | -               | -                             |
+| 2.2908     | 900      | 0.0032        | -               | -                             |
+| 2.5459     | 1000     | 0.0025        | 0.0046          | 0.9016                        |
+| 2.8010     | 1100     | 0.0024        | -               | -                             |
+| 3.0536     | 1200     | 0.0026        | -               | -                             |
+| 3.1811     | 1250     | -             | 0.0044          | 0.8947                        |
+| 3.3087     | 1300     | 0.0022        | -               | -                             |
+| 3.5638     | 1400     | 0.0019        | -               | -                             |
+| 3.8189     | 1500     | 0.002         | 0.0045          | 0.9053                        |
+| 4.0714     | 1600     | 0.002         | -               | -                             |
+| 4.3265     | 1700     | 0.0018        | -               | -                             |
+| **4.4541** | **1750** | **-**         | **0.0044**      | **0.9106**                    |
+| 4.5816     | 1800     | 0.0014        | -               | -                             |
+| 4.8367     | 1900     | 0.0017        | -               | -                             |
+| 4.9898     | 1960     | -             | 0.0044          | 0.9106                        |
+
+* The bold row denotes the saved checkpoint.
+
+### Framework Versions
+- Python: 3.10.13
+- Sentence Transformers: 3.3.1
+- Transformers: 4.47.1
+- PyTorch: 2.2.1
+- Accelerate: 1.2.1
+- Datasets: 3.2.0
+- Tokenizers: 0.21.0
+
+## Citation
+
+### BibTeX
+
+#### Sentence Transformers
+```bibtex
+@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
+    title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks",
+    author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
+    booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
+    month = "11",
+    year = "2019",
+    publisher = "Association for Computational Linguistics",
+    url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
+}
+```
+
+#### ContrastiveLoss
+```bibtex
+@inproceedings{hadsell2006dimensionality,
+    author={Hadsell, R. and Chopra, S. and LeCun, Y.},
+    booktitle={2006 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'06)},
+    title={Dimensionality Reduction by Learning an Invariant Mapping},
+    year={2006},
+    volume={2},
+    number={},
+    pages={1735-1742},
+    doi={10.1109/CVPR.2006.100}
+}
+```
+
+<!--
+## Glossary
+
+*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
+-->
+
+<!--
+## Model Card Authors
+
+*Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
+-->
+
+<!--
+## Model Card Contact
+
+*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
+-->

config.json

@@ -0,0 +1,27 @@
+{
+  "_name_or_path": "sergeyzh/rubert-tiny-turbo",
+  "architectures": [
+    "BertModel"
+  ],
+  "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
+  "classifier_dropout": null,
+  "emb_size": 312,
+  "gradient_checkpointing": false,
+  "hidden_act": "gelu",
+  "hidden_dropout_prob": 0.1,
+  "hidden_size": 312,
+  "initializer_range": 0.02,
+  "intermediate_size": 600,
+  "layer_norm_eps": 1e-12,
+  "max_position_embeddings": 2048,
+  "model_type": "bert",
+  "num_attention_heads": 12,
+  "num_hidden_layers": 3,
+  "pad_token_id": 0,
+  "position_embedding_type": "absolute",
+  "torch_dtype": "float32",
+  "transformers_version": "4.47.1",
+  "type_vocab_size": 2,
+  "use_cache": true,
+  "vocab_size": 83828
+}

config_sentence_transformers.json

@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+  "__version__": {
+    "sentence_transformers": "3.3.1",
+    "transformers": "4.47.1",
+    "pytorch": "2.2.1"
+  },
+  "prompts": {},
+  "default_prompt_name": null,
+  "similarity_fn_name": "cosine"
+}

model.safetensors

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:e4be90aadda67dc91695aade427c9b7202ad9e911915f09d2decace07aa7bccd
+size 116781184

modules.json

@@ -0,0 +1,20 @@
+[
+  {
+    "idx": 0,
+    "name": "0",
+    "path": "",
+    "type": "sentence_transformers.models.Transformer"
+  },
+  {
+    "idx": 1,
+    "name": "1",
+    "path": "1_Pooling",
+    "type": "sentence_transformers.models.Pooling"
+  },
+  {
+    "idx": 2,
+    "name": "2",
+    "path": "2_Normalize",
+    "type": "sentence_transformers.models.Normalize"
+  }
+]

sentence_bert_config.json

@@ -0,0 +1,4 @@
+{
+  "max_seq_length": 2048,
+  "do_lower_case": false
+}

special_tokens_map.json

@@ -0,0 +1,37 @@
+{
+  "cls_token": {
+    "content": "[CLS]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "mask_token": {
+    "content": "[MASK]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "pad_token": {
+    "content": "[PAD]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "sep_token": {
+    "content": "[SEP]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "unk_token": {
+    "content": "[UNK]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  }
+}

tokenizer_config.json

@@ -0,0 +1,65 @@
+{
+  "added_tokens_decoder": {
+    "0": {
+      "content": "[PAD]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "1": {
+      "content": "[UNK]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "2": {
+      "content": "[CLS]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "3": {
+      "content": "[SEP]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "4": {
+      "content": "[MASK]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    }
+  },
+  "clean_up_tokenization_spaces": true,
+  "cls_token": "[CLS]",
+  "do_basic_tokenize": true,
+  "do_lower_case": false,
+  "extra_special_tokens": {},
+  "mask_token": "[MASK]",
+  "max_length": 512,
+  "model_max_length": 2048,
+  "never_split": null,
+  "pad_to_multiple_of": null,
+  "pad_token": "[PAD]",
+  "pad_token_type_id": 0,
+  "padding_side": "right",
+  "sep_token": "[SEP]",
+  "stride": 0,
+  "strip_accents": null,
+  "tokenize_chinese_chars": true,
+  "tokenizer_class": "BertTokenizer",
+  "truncation_side": "right",
+  "truncation_strategy": "longest_first",
+  "unk_token": "[UNK]"
+}