Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
Transformers
Russian
English
bert
feature-extraction
russian
pretraining
embeddings
tiny
mteb
text-embeddings-inference
Instructions to use sergeyzh/rubert-tiny-sts-v2 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use sergeyzh/rubert-tiny-sts-v2 with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("sergeyzh/rubert-tiny-sts-v2") sentences = [ "Это счастливый человек", "Это счастливая собака", "Это очень счастливый человек", "Сегодня солнечный день" ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Transformers
How to use sergeyzh/rubert-tiny-sts-v2 with Transformers:
# Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("sergeyzh/rubert-tiny-sts-v2") model = AutoModel.from_pretrained("sergeyzh/rubert-tiny-sts-v2") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
| language: | |
| - ru | |
| - en | |
| pipeline_tag: sentence-similarity | |
| tags: | |
| - russian | |
| - pretraining | |
| - embeddings | |
| - tiny | |
| - feature-extraction | |
| - sentence-similarity | |
| - sentence-transformers | |
| - transformers | |
| - mteb | |
| datasets: | |
| - IlyaGusev/gazeta | |
| - zloelias/lenta-ru | |
| - HuggingFaceFW/fineweb-2 | |
| - HuggingFaceFW/fineweb | |
| license: mit | |
| base_model: sergeyzh/rubert-tiny-turbo | |
| Быстрая модель BERT для задач симметричного перефразирования (STS, поиск парафраз, дедупликация) и логического вывода (NLI). Получена дистилляцией эмбеддингов русских и английских текстов [Qwen/Qwen3-Embedding-4B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-Embedding-4B) в [rubert-tiny-turbo](https://huggingface.co/sergeyzh/rubert-tiny-turbo). | |
| Модель может использоваться в качестве базовой для дообучения под пользовательские задачи классификации и кластеризации. | |
| Основные характеристики модели: | |
| - размер ембеддинга - 312, | |
| - длина контекста - 512, | |
| - слоёв - 3, | |
| - префиксы - не требуются. | |
| ## Использование | |
| ```Python | |
| from sentence_transformers import SentenceTransformer | |
| model = SentenceTransformer('sergeyzh/rubert-tiny-sts-v2') | |
| sentences = ["привет мир", "hello world", "здравствуй вселенная"] | |
| embeddings = model.encode(sentences) | |
| print(model.similarity(embeddings, embeddings)) | |
| ``` | |
| ## Метрики | |
| Оценки модели на задачах для русского языка: | |
| | Model Name | RuSTS Benchmark STS | RU ParaPhraser STS | STS22,v2 | TERRa Classification | Average | | |
| | :--- | :---: | :---: | :---: | :---: | :---: | | |
| | Qwen3-Embedding-4B | 0,888 | 0,766 | 0,701 | 0,666 | 0,755 | | |
| | multilingual-e5-large-instruct | 0,840 | 0,754 | 0,706 | 0,639 | 0,735 | | |
| | Qwen3-Embedding-0.6B | 0,842 | 0,721 | 0,662 | 0,607 | 0,708 | | |
| | **rubert-tiny-sts-v2** | 0,830 | 0,736 | 0,646 | 0,616 | 0,707 | | |
| | bge-m3 | 0,797 | 0,749 | 0,663 | 0,607 | 0,704 | | |
| | rubert-tiny-turbo | 0,787 | 0,721 | 0,646 | 0,563 | 0,679 | | |
| | multilingual-e5-base | 0,796 | 0,702 | 0,607 | 0,550 | 0,664 | | |
| Оценки модели на задачах для английского языка: | |
| | Model Name | STS12 | STS13 | STS14 | STS15 | STS17 | STS22,v2 | STS Benchmark | Average | | |
| | :--- | :---: | :---: | :---: | :---: | :---: | :---: | :---: | :---: | | |
| | Qwen3-Embedding-4B | 0,866 | 0,944 | 0,909 | 0,938 | 0,918 | 0,730 | 0,937 | 0,892 | | |
| | Qwen3-Embedding-0.6B | 0,830 | 0,918 | 0,871 | 0,914 | 0,855 | 0,718 | 0,911 | 0,860 | | |
| | multilingual-e5-large-instruct | 0,825 | 0,881 | 0,848 | 0,910 | 0,860 | 0,690 | 0,884 | 0,842 | | |
| | bge-m3 | 0,787 | 0,796 | 0,790 | 0,878 | 0,796 | 0,700 | 0,849 | 0,800 | | |
| | multilingual-e5-base | 0,767 | 0,780 | 0,766 | 0,882 | 0,783 | 0,646 | 0,856 | 0,783 | | |
| | **rubert-tiny-sts-v2** | 0,761 | 0,836 | 0,804 | 0,856 | 0,821 | 0,547 | 0,833 | 0,780 | | |
| | rubert-tiny-turbo | 0,662 | 0,603 | 0,661 | 0,774 | 0,272 | 0,334 | 0,690 | 0,571 | | |