ARGA100/ru-reranker-modernbert-small
Text Ranking • 34.5M • Updated • 190
Need help to make the dataset viewer work? Make sure to review how to configure the dataset viewer, and open a discussion for direct support.
3.18M пар для обучения русскоязычного Cross-Encoder reranker'а.
Модели, обученные на этом датасете:
| Компонент | Размер | Описание |
|---|---|---|
| NLI/QA/парафразы | 2.39M | 20+ русскоязычных датасетов |
| TF-IDF hard negatives | 606K | 2 жёстких негатива на каждый позитив через TF-IDF |
| mMARCO русский | 222K | Переведённый MS MARCO |
| Колонка | Тип | Пример |
|---|---|---|
| query | str | "сколько стоит билет в москву" |
| passage | str | "Цены на авиабилеты Москва — от 3 500 рублей" |
| label | float32 | 1.0 (релевантно) / 0.0 (нерелевантно) |
| source | str | "sberquad", "tfidf_hn", "mmarco" |
from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("ARGA100/ru-reranker-mega", split="train")
print(len(dataset)) # 3,178,664
from sentence_transformers import CrossEncoder
model = CrossEncoder("deepvk/RuModernBERT-small", num_labels=1)
# или model = CrossEncoder("deepvk/RuModernBERT-base", num_labels=1)
Подробный рецепт — в карточке модели small.
MIT.