Upload ru-HNP TripletLoss model

1_Pooling/config.json

@@ -0,0 +1,5 @@
+{
+    "embedding_dimension": 384,
+    "pooling_mode": "mean",
+    "include_prompt": true
+}

README.md

@@ -0,0 +1,46 @@
+---
+language:
+- ru
+license: apache-2.0
+library_name: sentence-transformers
+base_model: sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2
+datasets:
+- deepvk/ru-HNP
+tags:
+- sentence-transformers
+- feature-extraction
+- sentence-similarity
+- russian
+metrics:
+- recall
+---
+
+# all-MiniLM-L6-v2 — адаптация на ru-HNP
+
+Русскоязычная адаптация `sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2` для получения эмбеддингов и семантического поиска.
+
+## Обучение
+
+- Исходная модель: `sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2`
+- Язык: русский
+- Датасет: `deepvk/ru-HNP`, первые 20000 строк
+- Формат: anchor — первый positive — первый hard negative
+- Функция потерь: `TripletLoss`, cosine distance, margin 0.2
+- Валидных триплетов: 20000
+- Batch size: 16
+- Epochs: 3
+- Learning rate: 2e-05
+- Seed: 42
+
+## RubQ retrieval
+
+| Метрика | До обучения | После обучения | Изменение |
+|---|---:|---:|---:|
+| Recall@5 | 0.027194 | 0.021101 | -0.006093 |
+| Recall@10 | 0.035025 | 0.027947 | -0.007078 |
+
+Оценка выполнена на `ai-forever/rubq-retrieval`: L2-нормализованные эмбеддинги, `faiss.IndexFlatIP`, тексты из колонки `text`.
+
+## Ограничения
+
+`ru-HNP` обучает модель различать парафразы и сложные непарафразы. Это симметричная постановка и она не полностью совпадает с несимметричным QA-поиском «вопрос → документ» в RubQ. Результаты относятся к данному учебному эксперименту на 20 000 строках и трёх эпохах.

config.json

@@ -0,0 +1,30 @@
+{
+  "add_cross_attention": false,
+  "architectures": [
+    "BertModel"
+  ],
+  "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
+  "bos_token_id": null,
+  "classifier_dropout": null,
+  "dtype": "float32",
+  "eos_token_id": null,
+  "gradient_checkpointing": false,
+  "hidden_act": "gelu",
+  "hidden_dropout_prob": 0.1,
+  "hidden_size": 384,
+  "initializer_range": 0.02,
+  "intermediate_size": 1536,
+  "is_decoder": false,
+  "layer_norm_eps": 1e-12,
+  "max_position_embeddings": 512,
+  "model_type": "bert",
+  "num_attention_heads": 12,
+  "num_hidden_layers": 6,
+  "pad_token_id": 0,
+  "position_embedding_type": "absolute",
+  "tie_word_embeddings": true,
+  "transformers_version": "5.13.1",
+  "type_vocab_size": 2,
+  "use_cache": false,
+  "vocab_size": 30522
+}

config_sentence_transformers.json

@@ -0,0 +1,14 @@
+{
+  "__version__": {
+    "pytorch": "2.11.0+cu128",
+    "sentence_transformers": "5.6.0",
+    "transformers": "5.13.1"
+  },
+  "default_prompt_name": null,
+  "model_type": "SentenceTransformer",
+  "prompts": {
+    "document": "",
+    "query": ""
+  },
+  "similarity_fn_name": "cosine"
+}

model.safetensors

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:f56b1ce63aed6729b09dc721cd249e5c304bee76e0b451cc163931b495e5f70f
+size 90864192

modules.json

@@ -0,0 +1,20 @@
+[
+  {
+    "idx": 0,
+    "name": "0",
+    "path": "",
+    "type": "sentence_transformers.base.modules.transformer.Transformer"
+  },
+  {
+    "idx": 1,
+    "name": "1",
+    "path": "1_Pooling",
+    "type": "sentence_transformers.sentence_transformer.modules.pooling.Pooling"
+  },
+  {
+    "idx": 2,
+    "name": "2",
+    "path": "2_Normalize",
+    "type": "sentence_transformers.sentence_transformer.modules.normalize.Normalize"
+  }
+]

sentence_bert_config.json

@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+    "transformer_task": "feature-extraction",
+    "modality_config": {
+        "text": {
+            "method": "forward",
+            "method_output_name": "last_hidden_state"
+        }
+    },
+    "module_output_name": "token_embeddings"
+}

tokenizer_config.json

@@ -0,0 +1,24 @@
+{
+  "backend": "tokenizers",
+  "cls_token": "[CLS]",
+  "do_basic_tokenize": true,
+  "do_lower_case": true,
+  "is_local": false,
+  "local_files_only": false,
+  "mask_token": "[MASK]",
+  "max_length": 128,
+  "model_max_length": 256,
+  "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]"
+}