{"id":369805,"date":"2024-05-21T04:11:32","date_gmt":"2024-05-21T04:11:32","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=369805"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=369805","title":{"rendered":"<span>Cross-Encoder \u0434\u043b\u044f \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f RAG \u043d\u0430 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u043e\u043c<\/span>"},"content":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<h2>\u0421\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<ol>\n<li>\n<p>RAG (retrieval augmented generation)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0411\u0438-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440 VS \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041e\u0431\u0437\u043e\u0440 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u043e\u0432<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u0430 (\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u0430)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<h2>1. RAG (retrieval augmented generation)<\/h2>\n<p>RAG \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0438 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0438\u0442\u044c \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u044f LLM (\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438) \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043a\u0443\u0447\u0438 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430. \u041f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0432\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b LLM \u043c\u043e\u0433\u043b\u0430 \u043d\u0430 \u043d\u0438\u0445 \u043e\u043f\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f. \u0410 \u043a\u0430\u043a \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u044d\u0442\u0438 \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430? \u0412\u0435\u0440\u043d\u0435\u0435, \u043a\u0430\u043a \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u044b\u0435?<\/p>\n<p>\u041e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u044e\u0442 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0438 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430. \u0410 \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u044e\u0442 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0431\u043b\u0438\u0437\u043a\u0438 \u043a \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0443 (\u043a\u043e\u0441\u0438\u043d\u0443\u0441\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438). \u0412 \u0446\u0435\u043b\u043e\u043c \u044d\u0442\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e, \u0445\u043e\u0442\u044f \u0438 \u043d\u0435 \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e.<\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u0412\u044b\u0431\u043e\u0440 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 (=\u0435\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432)<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<p>\u0412\u044b\u0431\u043e\u0440 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430, \u0443 \u043c\u0435\u043d\u044f \u043f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<p>\u0421\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u0432 <a href=\"https:\/\/github.com\/avidale\/encodechka\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">encodechka<\/a>, \u0442\u0430\u043c \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u043b\u044f STS (semantic textual similarity). \u0421\u043a\u0430\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0435\u0451 \u0441 <a href=\"https:\/\/huggingface.co\/models?pipeline_tag=feature-extraction&amp;sort=trending\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">huggingface <\/a>\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c.<\/p>\n<p>\u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u043d\u0430 <a href=\"https:\/\/huggingface.co\/models?pipeline_tag=feature-extraction&amp;sort=trending\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">huggingface<\/a> \u043f\u043e\u0439\u0442\u0438, \u0442\u0430\u043c \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b &#171;feature extraction&#187; (\u044d\u0442\u043e \u043f\u043e \u0441\u0443\u0442\u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430).<\/p>\n<p>\u0418\u043d\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 <a href=\"https:\/\/www.sbert.net\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">sentence transformers<\/a>. \u041d\u043e \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0435\u0434\u043a\u043e \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0441\u044f \u044d\u0442\u0438\u043c \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u043e\u043c.<\/p>\n<p>\u041c\u043e\u044f \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0430 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0430, \u0447\u0442\u043e \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 &#8212; \u044d\u0442\u043e:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u041b\u0443\u0447\u0448\u0430\u044f, \u043d\u043e \u0442\u044f\u0436\u0435\u043b\u043e\u0432\u0430\u0442\u0430\u044f, \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 2 \u0413\u0411. \u0420\u0443\u0441\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0437\u043d\u0430\u0435\u0442. \u042d\u0442\u043e e5-large-v2.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0425\u043e\u0440\u043e\u0448\u0435\u0435 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e, \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 &#8212; LaBSE-en-ru. \u0427\u0430\u0441\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0430\u0434\u043e \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0443\u044e \u0438 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0443\u044e &#8212; rubert-tiny2 (\u0447\u0443\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 100 \u041c\u0431\u0430\u0439\u0442).<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u0430 \u043a\u043e\u0441\u0438\u043d\u0443\u0441\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f, \u044d\u0442\u043e \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c \u043d\u0435 \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442.<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n<p>\u041d\u043e \u0434\u0435\u043b\u043e \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0434\u043b\u044f RAG \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438 \u043f\u043e \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u043c\u0443. \u0427\u0430\u0441\u0442\u043e \u044f \u0441\u043b\u044b\u0448\u0430\u043b \u043f\u043e <strong>\u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u044b (Cross-Encoder).<\/strong> \u041d\u043e \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0432\u043d\u0438\u043a\u043d\u0443\u0442\u044c \u043d\u0435 \u0434\u043e\u0445\u043e\u0434\u0438\u043b\u0438 \u0440\u0443\u043a\u0438. \u041d\u043e \u0432\u043e\u0442 \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u043e\u0432 \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u043d. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0437 \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0435\u043b\u044e\u0441\u044c \u0438\u043c\u0438.<\/p>\n<hr\/>\n<h2>2. \u0411\u0438-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440 VS \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440<\/h2>\n<h3>\u0411\u0438-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440<\/h3>\n<p>\u0414\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 \u0438 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e. \u0421\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f, \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c \u043d\u0430\u0438\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u0435. \u042d\u0442\u043e \u0431\u0438-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440. \u041d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d \u0442\u0430\u043a, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443, \u0447\u0442\u043e \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f \u043c\u044b \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u0434\u0432\u0430 (\u0431\u0438) \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430, \u0430 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0435\u043c \u043a\u043e\u0441\u0438\u043d\u0443\u0441\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043d\u0438\u043c\u0438. \u041c\u043e\u0436\u043d\u043e, \u043a\u0441\u0442\u0430\u0442\u0438, \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c, \u043d\u043e \u044d\u0442\u043e \u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u0435 \u044d\u043a\u0437\u043e\u0442\u0438\u043a\u0430 (\u043d\u0430\u043f\u0440., &#171;\u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u0433\u043e\u0440\u043e\u0434\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0430\u043b\u043e\u0432&#187;). \u041b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u043a\u0430\u043a-\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434\u0435 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u0438 \u043a\u0443\u0447\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432 (\u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0434\u043b\u044f \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0432\u0430) question = '\u0413\u0434\u0435 \u0437\u0438\u043c\u0443\u044e\u0442 \u0440\u0430\u043a\u0438?' text_chunk_1 = '\u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u0430 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u0437\u0435\u043b\u0435\u043d\u0430\u044f' text_chunk_2 = '\u0420\u0430\u043a\u0438 \u0432\u043f\u0430\u0434\u0430\u044e\u0442 \u0432 \u0441\u043f\u044f\u0447\u043a\u0443, \u0432 \u043e\u0437\u0435\u0440\u0430\u0445'  # \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0438\u043d\u0433\u0438 (\u043e\u043d\u0438 \u0436\u0435 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430) # \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0438\u0445 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0440\u043e\u0432\u043d\u043e \u0442\u0440\u0438 emb_question = make_emb(question) emb_text_chunk_1 = make_emb(text_chunk_1) emb_text_chunk_2 = make_emb(text_chunk_2)  # \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0438\u043d\u043d\u0433\u043e\u043c \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 \u0438 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u043e\u043c \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 # \u0446\u0438\u0444\u0440\u044b \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 # \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c sklearn.metrics.pairwise_distances dist_text_chunk_1 = 0.41 dist_text_chunk_2 = 0.13  # \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043c \u0432\u0441\u0451 # \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 - \u0433\u0434\u0435 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435, \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e final_result_goes_to_LLM = text_chunk_2<\/code><\/pre>\n<h3>\u041a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440<\/h3>\n<p>\u0410 \u0447\u0442\u043e \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043f\u043e\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0438 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u0438 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442? \u0412\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435, \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0449\u0435, \u043e\u043d\u0430 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0432\u0438\u0434\u0438\u0442 \u043e\u0431\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u043c, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441-\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442. \u0423 \u0431\u0435\u0440\u0442-\u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0435 \u043d\u0430 &#8212; NSP (next sentense perdiction). \u042d\u0442\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0430\u0441\u044c \u043d\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0434\u0438\u0438 pretrain \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439. \u0422.\u0435. \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u0442\u044c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435.<\/p>\n<p>\u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435. \u0412 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c \u043c\u044b \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u043c \u0432\u0441\u0435 \u043f\u0430\u0440\u044b, \u043f\u043e \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u043f\u0430\u0440\u0435 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u043c \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c. <\/p>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0443 \u043d\u0430\u0441 10 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 \u0438 20 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432, \u0442\u043e \u0431\u0438-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u0443 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c 30 \u0448\u0442. (10+20) \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438, \u0430 \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u0443 200 \u0448\u0442. (10*20). \u0420\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0431\u0438-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u0430 \u043d\u0435 \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c, \u043e\u043d \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e.<\/p>\n<p>\u0412 \u0446\u0435\u043b\u043e\u043c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434\u0435 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u0438 \u043a\u0443\u0447\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432 - \u0442\u043e\u0436\u0435 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0438 \u0432\u044b\u0448\u0435 question = '\u0413\u0434\u0435 \u0437\u0438\u043c\u0443\u044e\u0442 \u0440\u0430\u043a\u0438?' text_chunk_1 = '\u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u0430 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u0437\u0435\u043b\u0435\u043d\u0430\u044f' text_chunk_2 = '\u0420\u0430\u043a\u0438 \u0432\u043f\u0430\u0434\u0430\u044e\u0442 \u0432 \u0441\u043f\u044f\u0447\u043a\u0443, \u0432 \u043e\u0437\u0435\u0440\u0430\u0445'  # \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u043c \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043f\u0430\u0440\u0443 \"\u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441-\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\". \u0422\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043f\u0430\u0440 \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0434\u0432\u0435 # \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u0430\u044f \u043f\u0430\u0440\u0430 # \u0438\u0434\u0435\u044f \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u0430 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u0442\u044c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 # \u0446\u0438\u0444\u0440\u044b \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 score_question_text_chunk_1 = 0.12 score_question_text_chunk_2 = 0.91  # \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 - \u0433\u0434\u0435 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c final_result_goes_to_LLM = text_chunk_2<\/code><\/pre>\n<p>\u041e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e! \u0412 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u0445, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0436\u0435\u0440\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e, \u043d\u043e \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0442\u044c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0439 \u043f\u0440\u0438\u0440\u043e\u0441\u0442 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430.<\/p>\n<p>\u041a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e, \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440 \u043d\u0435 \u0440\u0430\u043d\u0436\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u043e\u043d \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432, \u0442.\u043a. \u044d\u0442\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043c\u0435\u0434\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u043e\u043d \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a \u0432\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0434\u0438\u044f \u0440\u0430\u043d\u0436\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. \u0410 \u043d\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0434\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u044b\u0439 \u0431\u0438-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440, \u0441\u043d\u0438\u0437\u0438\u0432 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u043e \u0434\u0435\u0441\u044f\u0442\u043a\u043e\u0432\/\u0441\u043e\u0442\u0435\u043d \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432. \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u0434\u0430 <a href=\"https:\/\/github.com\/UKPLab\/sentence-transformers\/blob\/master\/examples\/applications\/retrieve_rerank\/retrieve_rerank_simple_wikipedia.ipynb\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0442\u0443\u0442<\/a>. \u0421\u0442\u0430\u0434\u0438\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0432\u043e\u044e \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0442.\u043a. \u043e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c (&#171;end-to-end&#187;) \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0432\u0441\u0451 \u0431\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e.<\/p>\n<blockquote>\n<p>\u0410 \u0433\u0434\u0435 \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440? \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u0440\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u043b\u0438\u0446\u0435\u043d\u0437\u0438\u044f, \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u0438\u0439 \u044f\u0437\u044b\u043a \u0438 \u0431\u044b\u043b \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432 \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u043a \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0431\u0435\u0437 \u0434\u043e\u043f\u0438\u043b\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<\/blockquote>\n<p> &#171;\u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u0431\u044b\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439-\u0442\u043e \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442&#187; &#8212; \u043f\u043e\u0434\u0443\u043c\u0430\u043b \u044f \u0438 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b \u0438\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c.<\/p>\n<hr\/>\n<h2>3. \u041e\u0431\u0437\u043e\u0440 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u043e\u0432<\/h2>\n<p>\u0422\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043b\u044e\u0431\u0430\u044f \u0431\u0435\u0440\u0442-\u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u0430\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0432\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u044d\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c. \u041d\u0438\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0441\u0435\u0432\u0434\u043e\u043a\u043e\u0434:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434 \u0434\u0432\u0435 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 (\u0432 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u044d\u0442\u043e \u043f\u0430\u0440\u0430: \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441-\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442) # \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u043e\u0442\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442 \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u0435\u043d \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0443 question = '\u0413\u0434\u0435 \u0437\u0438\u043c\u0443\u044e\u0442 \u0440\u0430\u043a\u0438?' text_chunk_1 = '\u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u0430 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u0437\u0435\u043b\u0435\u043d\u0430\u044f'  # \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0438 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0441\u043f\u0435\u0446. \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u044b tokenized_pair = [CLS, \u0413\u0434\u0435, \u0437\u0438\u043c\u0443\u044e\u0442, \u0440\u0430\u043a\u0438, SEP, \u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u0430, \u0431\u044b\u043b\u0430, \u0437\u0435\u043b\u0435\u043d\u0430\u044f, SEP]  # \u043f\u043e\u0434\u0430\u0435\u043c \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c # \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043d\u0430\u043c \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0443 pair_probability = bert(tokenized_pair)  pair_probability # -> 0.013% \u043d\u0438\u0437\u043a\u0430\u044f, \u0442.\u043a. \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442 \u044f\u0432\u043d\u043e \u043d\u0435 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d \u0441 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u043c<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0438 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. <a href=\"https:\/\/github.com\/avidale\/encodechka\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">Encodechka<\/a> \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0431\u0435\u043d\u0447\u043c\u0430\u0440\u043a\u0438 \u0431\u0438-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u043e\u0432. \u042d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442.<\/p>\n<p>\u0418\u0441\u043a\u0430\u043b \u043d\u0430 <strong>huggingface<\/strong> \u0438 <strong>sentense transformers<\/strong>. \u041a\u0440\u0430\u0442\u043a\u043e &#8212; \u043d\u0435 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043b \u043d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0445\u043e\u0442\u044c \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u043b\u043e \u0431\u044b \u043f\u043e\u0434 \u043c\u043e\u0438 \u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. \u041d\u0430 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u043e\u043c \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0445\u0443\u0436\u0435. \u0410 \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0431\u044b \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e &#8212; \u043d\u0435 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043b. \u0412\u0441\u0451 \u043c\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043e\u0447\u0430\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0438\u0436\u0435 \u0432 \u043a\u043e\u0434\u0435 (\u043a\u043e\u0434 \u043a\u0441\u0442\u0430\u0442\u0438 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439, \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c):<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification check_point = 'cross-encoder\/ms-marco-MiniLM-L-12-v2' model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(check_point) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(check_point) questions = ['\u0433\u0434\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c \u043b\u043e\u0434\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u043a\u0430\u0442?',               '\u0433\u0434\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c \u043b\u043e\u0434\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u043a\u0430\u0442?'] answers = ['\u0432\u0437\u044f\u0442\u0438\u0435 \u0442\u0440\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0443\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043d\u043e',              '\u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u043a\u0430\u0442\u0435\u0440 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0431\u0435\u0440\u0443\u0442 \u0432 \u0430\u0440\u0435\u043d\u0434\u0443 \u0443 \u0431\u0435\u0440\u0435\u0433\u0430'] features = tokenizer(questions, answers,                       padding=True, truncation=True, return_tensors=\"pt\") scores = model(**features).logits print(scores.tolist())  # [[7.5914],  #  [7.1993]]  # \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435!?) # \u043b\u0438\u0431\u043e \u044f \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e, \u043b\u0438\u0431\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0430\u0431\u0441\u043e\u043b\u044e\u0442\u043d\u043e \u043d\u0435\u0432\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 # \u043f\u0435\u0440\u0432\u0430\u044f \u043f\u0430\u0440\u0430 \u0435\u0439 \u043a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u043e\u0439 (\u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u043f\u0440\u043e \u043b\u043e\u0434\u043a\u0443, \u0430 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e \u0442\u0440\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440)  # \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u043a\u0430\u043a-\u0442\u043e \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043d\u043e # \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0440\u0435\u0448\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438, \u0430 \u043d\u0435 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438... # \u0442.\u0435. \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u044c \u0443\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0435\u043b\u044c\u0437\u044f, \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0443 model.num_labels # 1<\/code><\/pre>\n<blockquote>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u0438\u043b \u043a \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0443, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430\u0434\u043e \u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0437\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0443 \u0431\u0435\u0440\u0442-\u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438 \u0443\u0436\u0435 \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0434\u043e\u0434\u0435\u043b\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0434\u043e\u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0451 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c\u0443.<\/p>\n<\/blockquote>\n<p>\u0412\u0434\u043e\u0445\u043d\u043e\u0432\u0438\u043b\u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0441\u0431\u0435\u0440\u0430 <strong>ai-lab\/ESGify_ru<\/strong> (<a href=\"https:\/\/huggingface.co\/ai-lab\/ESGify_ru\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430<\/a>). \u0422\u0430\u043c \u0440\u0435\u0448\u0430\u043b\u0430\u0441\u044c \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430, \u043d\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u044f\u0432\u043d\u043e \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0434\u043e\u043f\u0438\u043b\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0435\u0431\u044f (\u043e\u043d\u0438 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043b\u0438 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u0443-\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0434\u043b\u044f multi-label \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438, 48 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432 ESG \u0440\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432).<\/p>\n<hr\/>\n<h2>4. \u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u0430 (\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u0430)<\/h2>\n<p>\u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0436\u0443 \u043a\u043e\u0434 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">class Model(nn.Module):     def __init__(self):         super().__init__()         self.labse  = AutoModel.from_pretrained('cointegrated\/LaBSE-en-ru')         self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('cointegrated\/LaBSE-en-ru',                                                         use_fast=True)         n_dim = 768         self.cls = nn.Sequential(OrderedDict(               [                 ('dropout', torch.nn.Dropout(.0)),                  ('fc_1' , nn.Linear(n_dim, n_dim*2)),                 ('relu_1' , nn.GELU()),                 ('layernorm_1' , nn.LayerNorm(n_dim*2, eps=1e-12)),                  ('fc_2' , nn.Linear(n_dim*2, n_dim)),                 ('relu_2' , nn.GELU()),                 ('layernorm_2' , nn.LayerNorm(n_dim, eps=1e-12)),                  ('fc_3' , nn.Linear(n_dim, 2, bias=False)),               ] ))     def forward(self, text):         token = self.tokenizer(text, padding=True,                                 truncation=True, return_tensors='pt').to(device)         model_output = self.labse(**token)         result = self.cls(model_output.pooler_output)         return result<\/code><\/pre>\n<blockquote>\n<p>\u0412 \u0446\u0435\u043b\u043e\u043c \u0438\u0434\u0435\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0430\u044f: \u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u043b\u044e\u0431\u0443\u044e \u0431\u0435\u0440\u0442-\u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438 \u043d\u0430\u0432\u0435\u0448\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0441\u0432\u0435\u0440\u0445\u0443 \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u0443 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430. <\/p>\n<\/blockquote>\n<p>\u041e\u0442 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u0436\u0434\u0435\u043c \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441: &#171;\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u043e \u043b\u0438 \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0441\u043b\u0443\u0436\u0438\u0442\u044c \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u043e\u043c \u043a \u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0443? (\u0434\u0430\/\u043d\u0435\u0442)&#187;. \u0425\u043e\u0442\u044f \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442, \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e, \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0446\u0438\u0444\u0440 (raw logits). \u041f\u043e\u0442\u043e\u043c \u043c\u044b \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u0438\u0445 \u0432 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 (\u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0435\u0439 softmax). \u0410 \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0443\u044e \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438\u0437 \u0434\u0432\u0443\u0445 (\u044d\u0442\u043e \u0438 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430).<\/p>\n<p>\u041d\u0435\u043f\u043b\u043e\u0445\u043e\u0435 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e \u043f\u0440\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0438- \u0438 \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441- \u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u043e\u0432 <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=xbdLowiQTlk\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0442\u0443\u0442<\/a>.<\/p>\n<p>\u041d\u0438\u0436\u0435 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u043b\u043a\u0438, \u0441 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c\u0438 \u044f \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0442\u0438\u043b\u0441\u044f \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (\u0442.\u043a. \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0443\u0436\u0435 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u0441\u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u0433\u0443\u0433\u043b\u043e\u043c). \u041d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0435\u043b\u0430\u043b \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u044f\u0441\u044c \u043d\u0430 \u0438\u043d\u0442\u0443\u0438\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0437\u0434\u0440\u0430\u0432\u043e\u043c \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b\u0435.<\/p>\n<h3>\u041a\u0430\u043a\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c \u0437\u0430 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u0443\u044e?<\/h3>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u043b \u0434\u0432\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 <strong>rubert-tiny2<\/strong> \u0438 <strong>LaBSE-en-ru (\u0434\u0430\u043b\u0435\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e labse)<\/strong>. \u041e\u0431\u0435 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438 \u0432 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u043e\u043c. <strong>Ruberty<\/strong> \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435. \u041e\u0431\u0435 \u0441 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u0440\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043b\u0438\u0446\u0435\u043d\u0437\u0438\u0435\u0439 (\u0434\u043b\u044f <strong>labse<\/strong> \u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043b <a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/models\/google\/labse\/frameworks\/tensorFlow2\/variations\/labse\/versions\/1?tfhub-redirect=true\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0442\u0443\u0442<\/a>, \u0434\u043b\u044f <strong>rubert<\/strong> <a href=\"https:\/\/huggingface.co\/cointegrated\/rubert-tiny2\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0442\u0443\u0442<\/a>). \u041f\u043e \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043a \u0434\u043e\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u0438 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043c\u0443 \u0432\u043f\u0435\u0447\u0430\u0442\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e \u0432\u044b\u0438\u0433\u0440\u0430\u043b <strong>labse<\/strong>. \u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0443 \u043c\u0435\u043d\u044f <strong>labse<\/strong> \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u043a\u0430\u043a \u0434\u0435\u0444\u043e\u043b\u0442\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u043b\u044f \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u041a\u0441\u0442\u0430\u0442\u0438, \u0443 <strong>rubert<\/strong> \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 <abbr class=\"habraabbr\" title=\"\u0434\u043b\u0438\u043d\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0437\u0430 \u0440\u0430\u0437, \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\" data-title=\"&lt;p>\u0434\u043b\u0438\u043d\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0437\u0430 \u0440\u0430\u0437, \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440&lt;\/p>&#187; data-abbr=&#187;\u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 &#171;>\u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 <\/abbr>&#8212; 2048 \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u043e\u0432. \u0414\u043b\u044f RAG \u044d\u0442\u043e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440. \u0423 <strong>labse<\/strong> &#8212; 512 \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u043e\u0432. \u041a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e 2-4 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0431\u0443\u043a\u0432\u044b (\u043d\u0430\u0433\u043b\u044f\u0434\u043d\u043e \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c <a href=\"https:\/\/tiktokenizer.vercel.app\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0442\u0443\u0442<\/a>). \u041d\u0430\u0448 <strong>labse<\/strong> \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0440\u0435\u0437\u0430\u0442\u044c \u0432\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0439 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043e\u043d \u043f\u0440\u0435\u0432\u044b\u0441\u0438\u0442 512 \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u043e\u0432. \u042d\u0442\u043e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043d\u0435\u043f\u0440\u0438\u044f\u0442\u043d\u043e. \u0422\u0435\u043a\u0441\u0442 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 \u0432\u0440\u044f\u0434 \u043b\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u044b\u043c, \u043d\u043e \u0432\u043e\u0442 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430 \u0432\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c. \u0418 \u043c\u044b \u0442\u0443\u0442 \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044f\u0442\u044c \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e(<\/p>\n<blockquote>\n<p>\u0412 \u0438\u0442\u043e\u0433\u0435 \u044f \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043b <strong>LaBSE-en-ru (labse)<\/strong> \u043a\u0430\u043a \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c.<\/p>\n<\/blockquote>\n<h3>\u041a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0435\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433 \u0438\u0437 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c?<\/h3>\n<p>\u0412\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0435\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433 <abbr class=\"habraabbr\" title=\"\u044d\u0442\u043e \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u0432\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0431\u0435\u0440\u0442. \u041d\u0430 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0435 \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433. \u041e\u043d \u043d\u0430\u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d \u0434\u043b\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0432\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0435\u0433\u043e \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430\" data-title=\"&lt;p>\u044d\u0442\u043e \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u0432\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0431\u0435\u0440\u0442. \u041d\u0430 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0435 \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433. \u041e\u043d \u043d\u0430\u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d \u0434\u043b\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0432\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0435\u0433\u043e \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430&lt;\/p>&#187; data-abbr=&#187;CLS \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u0430&#187;>CLS \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u0430<\/abbr><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>pooler output &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0430\u044f \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0446\u0438\u044f \u0435\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0430 CLS \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u0430<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0443\u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0435\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u043e\u0432 \u0444\u0440\u0430\u0437\u044b (\u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e mean pooling)<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<blockquote>\n<p>\u0422\u0443\u0442 \u044f \u0434\u043e\u043b\u0433\u043e \u0434\u0443\u043c\u0430\u043b \u0438 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0440\u0430\u0437 \u043c\u0435\u043d\u044f\u043b \u043c\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435. \u041e\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u043b\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u0435 pooler output. <\/p>\n<\/blockquote>\n<p>\u0412\u043e-\u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439, pooler output \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0441\u044f \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0441 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e, \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0437 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u0441\u0435\u0439 \u0444\u0440\u0430\u0437\u044b (\u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0444\u0440\u0430\u0437\u0430 &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043f\u0430\u0440\u0430 &#171;\u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441-\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442&#187;). \u0422.\u0435. pooler output \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0438 \u0437\u0430\u0434\u0443\u043c\u044b\u0432\u0430\u043b\u0441\u044f.<\/p>\n<p>\u0412\u043e-\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445, \u0442\u0430\u043a \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043e \u0432 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u043d\u0430 huggingface \u0432 \u043a\u0430\u0440\u0442\u043e\u0447\u043a\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 &#8212; <a href=\"https:\/\/huggingface.co\/cointegrated\/LaBSE-en-ru\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">embeddings = model_output.pooler_output<\/a>. \u0414\u0443\u043c\u0430\u044e \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e.<\/p>\n<p>\u0422\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u044b \u043d\u0435\u0442, \u0432\u0441\u0435 \u044d\u0442\u0438 \u0442\u0440\u0438 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u0430 &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e 768 (\u043f\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u043c\u0443 &#8212; 768 \u0447\u0438\u0441\u0435\u043b float32).<\/p>\n<h3>\u041d\u0443\u0436\u043d\u044b \u043b\u0438 \u0434\u0440\u043e\u043f\u0430\u0443\u0442\u044b (torch.nn.Dropout)?<\/h3>\n<p>\u0414\u0440\u043e\u043f\u0430\u0443\u0442\u044b &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0441\u043b\u043e\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0437\u0430\u043d\u0443\u043b\u044f\u044e\u0442 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442 \u0447\u0438\u0441\u0435\u043b. \u042d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0442\u0438\u0432\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0430 \u043d\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0437\u0430\u0443\u0447\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435.<\/p>\n<p>\u0412 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 <strong>ai-lab\/ESGify_ru<\/strong> \u0434\u0440\u043e\u043f\u0430\u0443\u0442\u044b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043d\u044b \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u043c \u0441\u043b\u043e\u0435\u043c. \u0418\u043d\u0442\u0443\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u044d\u0442\u043e \u043a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0441\u0430\u043c\u044b\u043c \u0444\u0438\u043d\u0430\u043b\u043e\u043c \u043e\u0431\u043d\u0443\u043b\u044f\u0442\u044c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u0446\u0438\u0444\u0440. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0434\u0440\u043e\u043f\u0430\u0443\u0442 \u044f \u0432\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043b \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u043c \u0441\u043b\u043e\u0435\u043c \u0441\u0432\u043e\u0435\u0433\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430. \u0418 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0435\u0433\u043e, \u044f \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u043b \u043d\u0435 \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443, \u0430 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0425\u043e\u0442\u044f \u0432 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 <strong>labse<\/strong> \u0434\u0440\u043e\u043f\u0430\u0443\u0442\u044b \u0435\u0441\u0442\u044c \u0438 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u044b \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0441\u0442\u0430\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e<\/p>\n<h3>\u0421\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0438 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0438 \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b?<\/h3>\n<p>\u0421\u043b\u043e\u0438 \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b. \u0418\u0445 \u0435\u0449\u0435 \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u043d\u044b\u0435 (nn.Linear).<\/p>\n<figure class=\"float full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/8a8\/478\/352\/8a847835261af7eeb0ed6f38ccb2dbc6.PNG\" alt=\"\u0432\u0435\u0434\u044c, \u0447\u0435\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432, \u0442\u0435\u043c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0434\u0430?)\" title=\"\u0432\u0435\u0434\u044c, \u0447\u0435\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432, \u0442\u0435\u043c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0434\u0430?)\" width=\"1307\" height=\"855\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u0432\u0435\u0434\u044c, \u0447\u0435\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432, \u0442\u0435\u043c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0434\u0430?)<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0423 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 <strong>ESGify_ru<\/strong> \u0431\u044b\u043b\u043e 2 \u0441\u043b\u043e\u044f \u0432 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u0435. \u042f \u043f\u043e\u0434\u0443\u043c\u0430\u043b \u0438 \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c 3 \u0441\u043b\u043e\u044f.<\/p>\n<p>\u0411\u044b\u043b \u0435\u0449\u0435 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043e\u043c \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432. \u0423 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 <strong>ESGify_ru<\/strong> \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0430: 768 -> 512 -> 48 (multilabel classification 48 labels \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435). \u0422.\u0435. \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0438\u0434\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0441\u043e\u043a\u0440\u0430\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0441\u043b\u043e\u044f.<\/p>\n<p>\u042f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u043c\u0443: 768 -> 768*2 -> 768 -> 2 (\u0443 \u043d\u0430\u0441, \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u0430\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435). \u042f \u0434\u0430\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u044b\u0448\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0412\u0434\u043e\u0445\u043d\u043e\u0432\u0438\u043b\u0441\u044f <abbr class=\"habraabbr\" title=\"multilayer perceptron\" data-title=\"&lt;p>multilayer perceptron&lt;\/p>&#187; data-abbr=&#187;MLP &#171;>MLP <\/abbr>\u0441\u043b\u043e\u0435\u043c \u0438\u0437 nanogpt Andrej Karpathy (<a href=\"https:\/\/github.com\/karpathy\/nanoGPT\/blob\/master\/model.py\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430<\/a>). \u0412\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u0442\u0430\u043c \u0434\u0435\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u043b\u0438, \u043d\u043e \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u0440\u0438\u0441\u043a\u043d\u0443\u0442\u044c \ud83d\ude42<\/p>\n<p>\u0418 \u0435\u0449\u0435 \u044f \u0443\u0431\u0440\u0430\u043b bias (\u0441\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f) \u0444\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0440\u0435\u0442\u044c\u0435\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430. \u0412\u0440\u043e\u0434\u0435 \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u043e. \u0421\u0442\u0440\u0430\u043d\u043d\u043e, \u043d\u043e \u0443 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 <strong>ESGify_ru<\/strong> \u0442\u0430\u043a \u043d\u0435 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043b\u0438 (<a href=\"https:\/\/huggingface.co\/ai-lab\/ESGify_ru\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430<\/a>). \u041c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u044f \u0447\u0435\u0433\u043e-\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0437\u043d\u0430\u044e&#8230;<\/p>\n<h3>LayerNorm VS BatchNorm<\/h3>\n<p>\u0418\u0434\u0435\u044f \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0431\u0430\u0442\u0447\u0430\u043c\u0438, \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f\u0442, \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435\u043f\u043b\u043e\u0445\u043e (<a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=P6sfmUTpUmc&amp;list=PLAqhIrjkxbuWI23v9cThsA9GvCAUhRvKZ&amp;index=4&amp;t=5000s\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0432\u0438\u0434\u0435\u043e<\/a>). \u041d\u043e \u0438\u0434\u0435\u044f \u0441\u043c\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0432 \u0431\u0430\u0442\u0447\u0435 &#8212; \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f (\u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442 <abbr class=\"habraabbr\" title=\"\u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435, mean\" data-title=\"&lt;p>\u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435, mean&lt;\/p>&#187; data-abbr=&#187;mean &#171;>mean <\/abbr>\u0438 <abbr class=\"habraabbr\" title=\"standard diviation, \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\" data-title=\"&lt;p>standard diviation, \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435&lt;\/p>&#187; data-abbr=&#187;std &#171;>std <\/abbr>\u0431\u0435\u0440\u0435\u0442 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0437 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0432 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u0430\u0442\u0447\u0430). \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043b LayerNorm.<\/p>\n<p>\u0421\u0443\u0442\u044c \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432 &#8212; \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0411\u0435\u0440\u0435\u043c \u0440\u044f\u0434 \u0447\u0438\u0441\u0435\u043b, \u0432\u044b\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c mean, \u0434\u0435\u043b\u0438\u043c \u043d\u0430 std, \u0430 \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c\u044b\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438, \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c shift \u0438 scale (\u043f\u043e \u0441\u0443\u0442\u0438 \u0432\u043e\u0441\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c, \u0442\u043e \u0447\u0442\u043e \u0443\u0431\u0440\u0430\u043b\u0438 \u0440\u0430\u043d\u0435\u0435, \u0443\u043c\u043d\u043e\u0436\u0430\u0435\u043c \u043d\u0430 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 std, \u043f\u043b\u044e\u0441\u0443\u0435\u043c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 mean). \u041d\u043e \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u044d\u0442\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c\u044b\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b.<\/p>\n<p>\u0413\u043b\u0430\u0432\u043d\u043e\u0435 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0445 \u0441\u043b\u043e\u044f\u0445 &#171;\u043a\u0443\u0431\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445&#187; \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442. \u041d\u0430\u0433\u043b\u044f\u0434\u043d\u043e \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e <a href=\"https:\/\/stackoverflow.com\/questions\/70065235\/understanding-torch-nn-layernorm-in-nlp\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0442\u0443\u0442<\/a>. LayerNorm \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0443 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u0430 \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u0431\u0430\u0442\u0447\u0435 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e. \u0427\u0442\u043e \u0434\u043b\u044f \u043c\u0435\u043d\u044f \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u0435\u0435.<\/p>\n<h3>\u041d\u0435\u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c<\/h3>\n<p>\u0411\u0435\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0433\u0440\u044b\u0448\u043d\u044b\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 &#8212; ReLU. \u0415\u0433\u043e \u044f \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435 \u0441\u0442\u0430\u043b) \u041f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u043e\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043d\u043e\u043b\u044c &#8212; \u043e\u0449\u0443\u0449\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0433\u0440\u0443\u0431\u043e, \u0445\u043e\u0442\u044f \u0438 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e. \u0420\u0435\u0448\u0438\u043b \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c GELU \u0432 \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u0434\u0435 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0443\u043c\u043d\u044b\u043c. \u042d\u0442\u043e \u0441\u043f\u043e\u0440\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435. <\/p>\n<p>\u0415\u0441\u0442\u044c \u0435\u0449\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u0438\u0433\u043c\u043e\u0438\u0434\u0430, \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u0431\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0442\u0430\u043d\u0433\u0435\u043d\u0441, CeLU. \u041d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445 \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0441\u0438\u0433\u043c\u043e\u0438\u0434\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043b\u044e\u0431\u043e\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u0432 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b 0 \u0434\u043e 1. \u041d\u043e \u0442\u0430\u043c \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b \u0437\u0430\u0442\u0443\u0445\u0430\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430. \u0412\u0441\u0435-\u0442\u0430\u043a\u0438 \u0443 \u043d\u0430\u0441 12 \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432 \u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u0430 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440\u0430, pooler layer \u0438 \u0435\u0449\u0435 3 \u0441\u043b\u043e\u044f \u0432 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u0435. \u0423\u0436\u0435 \u0441\u0435\u0440\u044c\u0435\u0437\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c.<\/p>\n<h3>\u0418\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/h3>\n<p>\u041f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u0432\u0441\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0435\u0441\u0430\u043c\u0438 \u0438\u0437 <strong>labse<\/strong>. \u041e\u043d\u0438 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e \u043d\u0430\u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b.<\/p>\n<p>\u0410 \u0432\u043e\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0438 \u043c\u043e\u0435\u0433\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430\u043c\u0438, \u043f\u0440\u0438\u0447\u0435\u043c \u0434\u0435\u0444\u043e\u043b\u0442\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430\u043c\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 torch. \u041c\u043d\u0435 \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043d\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u0441\u044f \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e bias \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432 \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u041d\u0415 \u043d\u0443\u043b\u044f\u043c\u0438. \u0414\u0435\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e <a href=\"https:\/\/pytorch.org\/docs\/stable\/generated\/torch.nn.Linear.html\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">torch<\/a>. \u042f \u0432\u0441\u0435 \u0436\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u0438\u0445 \u0437\u0430\u043d\u0443\u043b\u0438\u0442\u044c, \u0442\u0430\u043a \u0441\u043f\u043e\u043a\u043e\u0439\u043d\u0435\u0435:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># in-place \u0440\u0435\u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432 \u043c\u043e\u0435\u043c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u0435 # \u0442\u0440\u0435\u0442\u0438\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0439 (fc_3) \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043d\u0435 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442, \u0442.\u043a. \u0442\u0430\u043c bias=False torch.nn.init.zeros_(base_model.cls.fc_1.bias) torch.nn.init.zeros_(base_model.cls.fc_2.bias)<\/code><\/pre>\n<h3>\u041f\u0440\u043e\u0447\u0435\u0435<\/h3>\n<p>Eps (\u044d\u043f\u0441\u0438\u043b\u043e\u043d) \u0432 LayerNorm (\u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u043e\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0449\u0438\u0442\u044b \u043e\u0442 \u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u043d\u043e\u043b\u044c) &#8212; \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043b \u043a\u0430\u043a \u0432 \u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u044f\u0445 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 &#8212; <strong>labse<\/strong>, \u0434\u043b\u044f \u0443\u043d\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438. \u041e\u043d\u043e \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435, \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043b\u0430\u0431\u0435\u0435 \u0432\u043b\u0438\u044f\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0438 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f (\u0434\u0435\u0444\u043e\u043b\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0432 torch = 1e-5, \u0432 labse = 1e-12).<\/p>\n<hr\/>\n<h2>5. \u041e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435<\/h2>\n<p>\u0412 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u0435 \u0445\u043e\u0442\u0435\u043b \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0431\u044b\u0442\u044c \u043d\u0430 <strong>\u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u043e\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435<\/strong><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u0440\u0435\u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0438\u043d\u0433 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d (\u043e\u0447\u0438\u0441\u0442\u043a\u0430, \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0431\u044b\u0442\u044c \u0443\u0436\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0447\u0435\u043d\u044b<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0431\u044b\u0442\u044c \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0431\u0449\u0438\u0435 (general domain), \u0442.\u043a. \u043d\u0430\u0448\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c \u0440\u043e\u043b\u044c \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u0433\u043e \u0434\u043e\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u0442\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<blockquote>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0443\u0436\u0435\u043d \u0430\u043d\u0433\u043b\u043e\u044f\u0437\u044b\u0447\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440 &#8212; \u0442\u043e \u0435\u0433\u043e \u0431\u0435\u0437 \u0442\u0440\u0443\u0434\u0430 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438.<\/p>\n<\/blockquote>\n<h3>\u0424\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u044b \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 \u0438 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430<\/h3>\n<p>\u0412 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 RAG \u043c\u044b \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0434\u0432\u0443\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432: <strong>\u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441<\/strong> \u0438 <strong>\u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430<\/strong>.<\/p>\n<p>\u0412\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f, <strong>\u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441<\/strong> \u043e\u0442 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u0432 RAG \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0435:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430, \u044d\u0442\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u043a\u0430 (&#171;\u0433\u0434\u0435 \u0437\u0438\u043c\u0443\u044e\u0442 \u0440\u0430\u043a\u0438?&#187;)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432, \u0442\u0435\u0433\u043e\u0432, \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432 (&#171;\u0440\u0430\u043a\u0438, \u0437\u0438\u043c\u043e\u0432\u043a\u0430, \u0440\u0430\u043a\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435&#187;)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0441\u0430\u043c\u043c\u0430\u0440\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 (\u0442.\u0435. \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u043c \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u0440\u0430\u0442\u043a\u043e\u0435 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430)<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>\u0427\u0430\u0441\u0442\u044c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430<\/strong> \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430. \u0422\u0443\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e.<\/p>\n<p>\u041f\u043e \u0438\u0434\u0435\u0435, \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0435\u0433\u043e \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u0430 \u043d\u0430\u0434\u043e \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u043d\u0430 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0442\u0440\u0435\u0445 \u0432\u0438\u0434\u0430\u0445 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432. \u0423 \u043c\u0435\u043d\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0434\u043b\u044f \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u044f &#171;\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432&#187;. \u041e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0442\u0438\u0435.<\/p>\n<h3>\u0418\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h3>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u044b \u043d\u0430 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u043e\u043c, \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0435 \u043f\u043e \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0443<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c \u0438\u0437 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441\u0438\u043d\u0442\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 (\u0442.\u043d. \u0434\u0438\u0441\u0446\u0438\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u0439)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u044b (\u0438\u0445 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0438 \u0438\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435). \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434 \u043d\u0430 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043f\u043e\u043d\u0438\u0437\u0438\u0442 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0438 \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442 \u0443\u0447\u0435\u0441\u0442\u044c \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0444\u0438\u043a\u0443 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430\u0445 \u0432 \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u0434\u0435 \u043d\u0430 transfer learning, \u0442.\u0435. \u043d\u0430 \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0438 \u043d\u0430 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u043e\u043c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c \u0442\u043e\u0436\u0435 \u0447\u0435\u043c\u0443-\u0442\u043e \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f. \u0412 \u0446\u0435\u043b\u043e\u043c \u0438\u0434\u0435\u044f \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u0430\u044f, \u0442.\u043a. <strong>labse<\/strong> \u0438\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u044f\u0437\u044b\u0447\u043d\u044b\u0439 (\u0441\u0435\u043c\u0430\u043d\u0442\u0438\u043a\u0430 \u043b\u044e\u0431\u044b\u0445 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0435\u0434\u0438\u043d\u043e\u0435 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e). \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0441\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041f\u043e\u043a\u0430 \u044f \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043b \u0441\u0430\u043c\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u043f\u0443\u0442\u044c. \u0412\u0437\u044f\u0442\u044c \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u044b. \u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0436\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0430 (\u0430-\u043b\u044f MVP). \u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0436\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u044f\u0442\u044c \u0438 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044f\u0442\u044c. <\/p>\n<pre><code class=\"python\">from datasets import load_dataset  dataset_1 = load_dataset(\"RussianNLP\/russian_super_glue\", name='danetqa') dataset_2 = load_dataset(\"RussianNLP\/russian_super_glue\", name='muserc') dataset_3 = load_dataset(\"xquad\", 'xquad.ru')  # load_dataset(\"sberquad\") - \u0442\u0443\u0442 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430 \u0441\u043e \u0441\u043a\u0430\u0447\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c, \u0435\u0433\u043e \u043d\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b<\/code><\/pre>\n<p>\u0412\u0437\u044f\u043b \u0442\u0440\u0438 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u043b \u0438\u0445 \u043a \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0443 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432 (\u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441-\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442). \u041f\u0440\u0438\u0447\u0435\u043c \u0432\u0441\u0435 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0447\u043a\u0438 &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b. \u0422.\u0435. \u043a\u0430\u0436\u0434\u0430\u044f \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0430 \u043e\u0442\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u0442 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u0443\u044e \u043f\u0430\u0440\u0443.<\/p>\n<p>\u0410 \u043a\u0430\u043a \u0436\u0435 \u043d\u0435\u0433\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b? \u042f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0432\u0437\u044f\u043b \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043e\u0447\u0435\u0442\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 \u0438 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430 \u0438\u0437 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b (\u0438\u0437 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a). \u0422\u0443\u0442 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e \u0432\u044b\u0431\u0435\u0440\u0443 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u0438 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442 \u0438\u0437 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438. \u0412 \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e <strong>10\u043a \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a<\/strong>, \u0442.\u043e. \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u043d\u0435 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0430\u044f. \u041f\u043e\u0442\u043e\u043c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0442\u044c.<\/p>\n<p>\u0415\u0441\u0442\u044c \u0435\u0449\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430 \u0441 \u0442\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c  \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 \u043a \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0443. \u0418 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u0438 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0447\u043a\u0438 \u043f\u043e\u043f\u0430\u0434\u0443\u0442 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 (train\/test) \u0438\u043b\u0438 \u043f\u043e \u043d\u0438\u043c \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0435\u0433\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440. \u041d\u043e \u0434\u0443\u043c\u0430\u044e \u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0440\u043e\u043b\u0438 \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430 \u043d\u0435 \u0438\u0433\u0440\u0430\u0435\u0442.<\/p>\n<p>\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u044f \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u044f\u044e \u043d\u0430 train\/validate \u0432 \u0441\u043e\u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 80%\/20%.<\/p>\n<p>\u041d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u044f \u043f\u043e\u043d\u044f\u043b, \u043b\u0438\u0446\u0435\u043d\u0437\u0438\u044f \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 russian_super_glue &#8212; MIT (<a href=\"https:\/\/huggingface.co\/datasets\/RussianNLP\/russian_super_glue\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430<\/a>). <\/p>\n<p>\u0421 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u043e\u043c xquad \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u0435\u0435, \u0442\u0430\u043c, \u0432\u0440\u043e\u0434\u0435 \u043a\u0430\u043a, cc-by-sa-4.0 (<a href=\"https:\/\/huggingface.co\/datasets\/xquad\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430<\/a>). \u042d\u0442\u043e \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u0441\u0442\u0432\u043e \u0438 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0442\u044c \u0442\u0438\u043f \u043b\u0438\u0446\u0435\u043d\u0437\u0438\u0438 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442 (<a href=\"https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/%D0%9B%D0%B8%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%B7%D0%B8%D0%B8_%D0%B8_%D0%B8%D0%BD%D1%81%D1%82%D1%80%D1%83%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%D1%8B_Creative_Commons#:~:text=CC%20Attribution%20%E2%80%94%20Share%20Alike%20(%D1%81%D0%BE%D0%BA%D1%80%D0%B0%D1%89%D1%91%D0%BD%D0%BD%D0%BE%20CC%20BY%2DSA),-%D0%9B%D0%B8%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%B7%D0%B8%D1%8F%20%C2%AB%D0%A1%20%D1%83%D0%BA%D0%B0%D0%B7%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5%D0%BC&amp;text=%D0%AD%D1%82%D0%B0%20%D0%BB%D0%B8%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%B7%D0%B8%D1%8F%20%D0%BF%D0%BE%D0%B7%D0%B2%D0%BE%D0%BB%D1%8F%D0%B5%D1%82%20%D0%B4%D1%80%D1%83%D0%B3%D0%B8%D0%BC%20%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B5%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%B0%D1%82%D1%8B%D0%B2%D0%B0%D1%82%D1%8C,%D0%AD%D1%82%D0%B0%20%D0%BB%D0%B8%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%B7%D0%B8%D1%8F%20%D1%8F%D0%B2%D0%BB%D1%8F%D0%B5%D1%82%D1%81%D1%8F%20%D0%BA%D0%BE%D0%BF%D0%B8%D0%BB%D0%B5%D1%84%D1%82%2D%D0%BB%D0%B8%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%B7%D0%B8%D0%B5%D0%B9.\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430<\/a>), \u043d\u043e \u0434\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u0440\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443, \u043a\u0430\u043a \u044f \u043f\u043e\u043d\u044f\u043b, \u043d\u0430 \u043c\u043e\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043b\u0438\u0446\u0435\u043d\u0437\u0438\u044f cc-by-sa-4.0. \u0425\u043e\u0442\u0435\u043b\u043e\u0441\u044c \u0431\u044b \u043f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 MIT\/Apache 2.0. \u0412\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0435\u043c \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u044e \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442.<\/p>\n<hr\/>\n<h2>6. \u041f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/h2>\n<p>\u041d\u0443\u0436\u043d\u0430 gpu (\u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u043a\u0430\u0440\u0442\u0430). \u0412 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 <strong>labse<\/strong> 130 \u043c\u043b\u043d. \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 <abbr class=\"habraabbr\" title=\"\u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0432\u0435\u0441 - \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e. \u0414\u0435\u0441\u044f\u0442\u0438\u0447\u043d\u0430\u044f \u0434\u0440\u043e\u0431\u044c (float32)\" data-title=\"&lt;p>\u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0432\u0435\u0441 &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e. \u0414\u0435\u0441\u044f\u0442\u0438\u0447\u043d\u0430\u044f \u0434\u0440\u043e\u0431\u044c (float32)&lt;\/p>&#187; data-abbr=&#187;\u0432\u0435\u0441\u043e\u0432&#187;>\u0432\u0435\u0441\u043e\u0432<\/abbr>. \u0412\u0435\u0441\u0438\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 500 \u041c\u0431\u0430\u0439\u0442. \u041d\u0430 google colab \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f gpu, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u043b \u043d\u0430 kaggle (\u0442\u0430\u043c GPU T4 \u04452, 30 \u0447\u0430\u0441\u043e\u0432 \u0432 \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u044e). \u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u0438 \u043d\u0430 cpu, \u043d\u043e \u044d\u0442\u043e \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0434\u043e\u043b\u0433\u043e. Cpu \u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b \u0432 \u0442\u043e\u043c \u0436\u0435 kaggle \u043a\u0430\u043a \u043f\u0435\u0441\u043e\u0447\u043d\u0438\u0446\u0443 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0438 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0432\u0434\u043e\u0445\u043d\u043e\u0432\u043b\u044f\u043b\u0441\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0438\u0437 <a href=\"https:\/\/colab.research.google.com\/gist\/avidale\/7bc6350f26196918bf339c01261f5c60\/rubert-tiny.ipynb\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">rubert<\/a>, <a href=\"https:\/\/colab.research.google.com\/drive\/1mSWfIQ6PIlteLVZ9DKKpcorycgLIKZLf?usp=sharing#scrollTo=1WjOABb5EVce\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">rubert-2<\/a>, <a href=\"https:\/\/github.com\/karpathy\/nanoGPT\/blob\/master\/train.py\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">nanogpt<\/a>. \u041e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0441\u043f\u0430\u0441\u0438\u0431\u043e \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u0430\u043c \u0437\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438.<\/p>\n<p>\u041d\u0438\u0436\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0438\u0437 \u043c\u043e\u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0430 \u043a \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e:<\/p>\n<h3>\u041f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430 \u043d\u0435\u0441\u0431\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432<\/h3>\n<p>\u0420\u0435\u0448\u0435\u043d\u0430 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0442\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 <abbr class=\"habraabbr\" title=\"\u0431\u0430\u0442\u0447 (batch) - \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043f\u043e\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435 \u043e\u0434\u0438\u043d \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0430 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e. \u041e\u043d\u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u043d\u0430 gpu. \u042d\u0442\u043e \u0438 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0431\u0430\u0442\u0447\" data-title=\"&lt;p>\u0431\u0430\u0442\u0447 (batch) &#8212; \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043f\u043e\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435 \u043e\u0434\u0438\u043d \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0430 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e. \u041e\u043d\u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u043d\u0430 gpu. \u042d\u0442\u043e \u0438 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0431\u0430\u0442\u0447&lt;\/p>&#187; data-abbr=&#187;\u0431\u0430\u0442\u0447\u0430 &#171;>\u0431\u0430\u0442\u0447\u0430 <\/abbr>\u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0438\u0437 \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0438 \u043d\u0435\u0433\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432.<\/p>\n<h3>\u041c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/h3>\n<p>\u041c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430 \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043e\u0434\u043d\u0430 &#8212; validation loss. \u041a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0437, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0430\u0435\u0442 \u0435\u0435 &#8212; \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u043c \u044d\u0442\u0443 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0443\u044e \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044e \u043d\u0430 \u0434\u0438\u0441\u043a. <\/p>\n<p>\u0412 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u044e \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043d\u0430 train loss \u0438 \u043d\u0430 accuracy. \u041d\u043e \u044d\u0442\u043e \u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0449\u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0435\u0433\u043e.<\/p>\n<h3>\u041a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0435 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/h3>\n<p>\u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043a \u043d\u0435 \u0442\u0430\u043a \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e. \u041e\u043d\u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u044b \u043d\u0438\u0436\u0435. \u0423\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u0438 \u043f\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044e.<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u043f\u043e\u0432\u044b\u0448\u0430\u0435\u043c \u043f\u043e\u043a\u0430 \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 CUDA out of memory :) # \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0442.\u043a. 1 \u0431\u0430\u0442\u0447 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 gpu \u0437\u0430 1 \u043f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434 # \u0443\u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u044f\u0435\u0442 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043f\u043e \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e # \u0438\u043d\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u044e\u0442 gradient accumulation # \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0438\u043c\u0438\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0431\u0430\u0442\u0447 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435, \u0447\u0435\u043c \u0434\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u0442 gpu (\u0443\u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432) # \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0437\u0430\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u043e\u0439 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432. \u042f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c batch_size = 8  # \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043f\u043e\u043a\u0430 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f (\u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430) iterations = 500  # \u044d\u0442\u043e \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0440\u0430\u0437 \u044f \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u044f\u044e \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0443 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f # \u0447\u0435\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0442\u0435\u043c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 # \u0442.\u043a. \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0447\u0430\u0448\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0442\u044c \u0438 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0442\u044c \u0443\u0434\u0430\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 # \u041d\u041e! \u044d\u0442\u043e \u0437\u0430\u043c\u0435\u0434\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 (\u0447\u0430\u0449\u0435 \u043d\u0430\u0434\u043e \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0443) eval_times = 50  # \u044d\u0442\u043e \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u044f \u0431\u0435\u0440\u0443 \u0431\u0430\u0442\u0447\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 # \u043e\u043f\u044f\u0442\u044c \u0436\u0435 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u0432\u0435\u0441\u044c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 (\u043f\u043e\u0432\u044b\u0448\u0430\u0435\u0442 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438) # \u043d\u043e \u044d\u0442\u043e \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0434\u043e\u043b\u0433\u043e eval_iters = 20  # \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\/\u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0430\u0435\u0442 \u0432\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u0432\u0435\u0441\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 # \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0445 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 # ... \u043d\u043e \u044f \u0442\u0430\u043a \u0438 \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043d\u044f\u043b \u043a\u0430\u043a \u0435\u0433\u043e \u043f\u043e \u043d\u0430\u0443\u0447\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c) \u0441\u043c. \u043d\u0438\u0436\u0435 learning_rate = 5e-5<\/code><\/pre>\n<p>\u0415\u0441\u0442\u044c \u0441\u043e\u0432\u0435\u0442 \u043f\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e learning rate \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e (<a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=TCH_1BHY58I\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 <\/a><a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=TCH_1BHY58I&amp;t=2740s\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">00:45:40<\/a> finding a good initial learning rate). \u041d\u0430 \u0433\u043b\u0430\u0437, 5e-3 \u0443\u0436\u0435 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u044b\u0433\u0430\u0442\u044c loss. 5e-7 \u043a\u0430\u043a \u0442\u043e \u0441\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c \u043c\u0435\u0434\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e, \u043d\u0438\u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043d\u0435 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043b, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0442\u0430\u043a \u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043b\u0438. <\/p>\n<blockquote>\n<p>\u0412\u043e\u0442 \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u043c learning_rate \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u0431\u044b\u0442\u044c \u043e\u043a\u043e\u043b\u043e 5e-5.<\/p>\n<\/blockquote>\n<p>\u041f\u043e\u043d\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u0435\u0449\u0435 \u0438\u0434\u0435\u044f \u0448\u0435\u0434\u0443\u043b\u0435\u0440\u0430 &#8212; CosineAnnealingWarmRestarts. \u0422\u0430\u043c \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0435\u0440\u0438\u043e\u0434\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0432\u0437\u0431\u0430\u0434\u0440\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c \u043f\u043e\u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u043d\u043e \u0437\u0430\u0442\u0443\u0445\u0430\u0435\u0442. \u0418 \u0442\u0430\u043a \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437. \u042d\u0442\u043e \u0437\u0432\u0443\u0447\u0438\u0442 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u043e. \u0412\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c.<\/p>\n<h3>\u0417\u0430\u043c\u043e\u0440\u043e\u0437\u043a\u0430 \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/h3>\n<p>\u0412 <strong>labse<\/strong> <strong>130 \u043c\u043b\u043d. \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432<\/strong>. \u041e\u043d\u0438 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u044b, \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b \u0438 \u0432\u0441\u0435 \u0441 \u043d\u0438\u043c\u0438 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e. \u0413\u043b\u0430\u0432\u043d\u043e\u0435 &#8212; \u0430\u043a\u043a\u0443\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e \u0441 \u043d\u0438\u043c\u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0449\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f.<\/p>\n<p>\u0412 <strong>\u043c\u043e\u0435\u043c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u0435 \u043e\u043a\u043e\u043b\u043e 2 \u043c\u043b\u043d. \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432<\/strong>. \u041e\u043d\u0438 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b. \u0418\u0445 \u043d\u0430\u0434\u043e \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c, \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f.<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0442\u0440\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0434\u0438\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>\u0423\u0447\u0438\u043c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u0435\u0441\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430<\/strong>. \u041e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0441\u0430 \u0437\u0430\u043c\u043e\u0440\u0430\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c. \u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0435 \u0431\u043e\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u043c \u0432\u0435\u0441\u0430 <strong>labse<\/strong>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0423\u0447\u0438\u043c \u0432\u0441\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c<\/strong>. \u0411\u044b\u043b\u0430 \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u0434\u0430, \u0447\u0442\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0435\u0442 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0443\u043c\u043d\u044b\u0439, \u0447\u0442\u043e <strong>labse<\/strong> \u0442\u0440\u043e\u0433\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f. \u041d\u043e \u043d\u0435\u0442. \u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 \u043d\u0435 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e. \u0422\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0432\u0441\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u042d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0441 \u0440\u0435\u0433\u0443\u043b\u044f\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439<\/strong> (dropout \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0438 weight decay \u0432 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u0435). \u041d\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0434\u0438\u044f\u0445 1 \u0438 2 dropout \u0431\u044b\u043b \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432 \u0441\u043b\u043e\u044f\u0445 <strong>labse<\/strong>, weight decay &#8212; \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0439 0.01. \u041d\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0434\u0438\u0438 3 \u044f \u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b \u043e\u0449\u0443\u0442\u0438\u043c\u043e \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0442\u044c \u0440\u0435\u0433\u0443\u043b\u044f\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043e\u0431\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p>\u0412 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0434\u0438\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0435\u0441\u0442\u044c warmup \u043f\u0435\u0440\u0438\u043e\u0434, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u044f \u0441\u043d\u0438\u0436\u0430\u044e \u043d\u0430 2 \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0430 learning rate. \u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u0443 \u043d\u0430\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0443 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u0432\u044b\u043a\u043d\u0443\u0442\u044c \u043a \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u0438 \u043a \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u043d\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0432\u0435\u0441\u0430.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<h2>\u0421\u043e\u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h2>\n<p>\u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043f\u044b\u0442\u0430\u043b\u0441\u044f \u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043e\u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432 (mean \u043f\u043e \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c\u0443 \u0441\u043b\u043e\u044e \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438). \u041b\u043e\u0433\u0438\u043a\u0430 \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432 \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u0431\u044b\u0442\u044c \u043e\u0449\u0443\u0442\u0438\u043c. \u0415\u0441\u043b\u0438 mean \u043e\u0442 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0432 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u0430\u0440\u0434\u044b \u0440\u0430\u0437 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435, \u0447\u0435\u043c mean \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0442\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0442\u044f\u0436\u0435\u043b\u043e.<\/p>\n<p>\u0412 \u0438\u0442\u043e\u0433\u0435 \u043e\u0442\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0441\u044f \u043e\u0442 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f. \u041f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d\u0430 &#8212; \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0432\u043b\u0438\u044f\u0442\u044c. \u0412\u043e\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0447\u0442\u043e \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430:<\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044f<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/02a\/a5d\/84e\/02aa5d84e7755dbc04d25804e46bbc26.PNG\" alt=\"\u041f\u043e \u043b\u043e\u0433\u0438\u043a\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0438 \u0447\u0435\u043c\u0443. \u0413\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u0435. \u0410 \u043e\u043d\u0430 \u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f...\" title=\"\u041f\u043e \u043b\u043e\u0433\u0438\u043a\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0438 \u0447\u0435\u043c\u0443. \u0413\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u0435. \u0410 \u043e\u043d\u0430 \u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f...\" width=\"2164\" height=\"666\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u041f\u043e \u043b\u043e\u0433\u0438\u043a\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0438 \u0447\u0435\u043c\u0443. \u0413\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u0435. \u0410 \u043e\u043d\u0430 \u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f&#8230;<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<\/div>\n<\/details>\n<p>\u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0432 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0432\u0441\u0435\u0446\u0435\u043b\u043e \u043f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u043b\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440 torch.optim.AdamW. \u041e\u043d \u043a\u0430\u043a-\u0442\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043b \u0432 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u044f\u0445 \u0438 \u0432\u0435\u0441\u044c\u043c\u0430 \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e. \u0423\u043c\u043d\u044b\u0439)<\/p>\n<h3>\u041f\u0440\u043e\u0447\u0435\u0435<\/h3>\n<p>\u0415\u0449\u0435 \u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430. \u041f\u043e \u0438\u0434\u0435\u0435 \u044d\u0442\u043e \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u0441\u0442\u0430\u0431\u0438\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435. \u041d\u043e \u043d\u0435 \u0434\u0443\u043c\u0430\u044e, \u0447\u0442\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u043e\u0432\u043b\u0438\u044f\u043b\u043e.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">torch.nn.utils.clip_grad_norm_(pac.model.parameters(), max_norm = 1)<\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0439. Forward, backward, \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432.<\/p>\n<hr\/>\n<h2>7. \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/h2>\n<p>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0430\u043d\u044f\u043b\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e 70 \u043c\u0438\u043d\u0443\u0442.<\/p>\n<h3>\u0421\u0442\u0430\u0434\u0438\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f 1. \u0423\u0447\u0438\u043c \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u0443 (\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440)<\/h3>\n<p>\u042d\u0442\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0434\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u0430 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e. \u0413\u043e\u043b\u043e\u0432\u0443 \u043f\u043e\u0434\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438. \u0413\u043b\u0430\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 &#8212; \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u044b \u043d\u0435 \u043e\u0431\u043e\u0439\u0442\u0438\u0441\u044c. \u041d\u0430\u0434\u043e \u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0432\u0441\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c. \u0418 \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u043e\u0435 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0432\u0435\u0441\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u044b \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u044b, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0438\u0445 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0438 \u0431\u044b\u043b \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0434\u0438\u0438.<\/p>\n<p>\u0412\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043c\u0435\u043d\u044f \u044d\u0442\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u043d\u043e, \u044f \u0434\u0443\u043c\u0430\u043b \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043f\u043e\u0439\u043c\u0435\u0442 <strong>labse<\/strong> \u0438 \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0433\u043e <strong>labse<\/strong> \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f. \u0422.\u043a. \u0442\u0440\u043e\u0433\u0430\u0442\u044c \u0432\u0435\u0441\u0430 <strong>labse<\/strong> \u044d\u0442\u043e \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0434\u0435\u043b\u043e, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u0441\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0442\u044c.<\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u0418\u0441\u0442\u043e\u0440\u0438\u044f \u043b\u043e\u0441\u0441\u0430 \u0438 \u0435\u0433\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/e08\/653\/7ae\/e086537ae588f8f6fcdd4b3deb393ec6.PNG\" alt=\"\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f, \u043d\u043e \u0432\u0441\u0435-\u0442\u0430\u043a\u0438 \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0441\u0430\u043c \u0440\u0435\u0448\u0438\u0442\u044c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443. \u041b\u043e\u0441\u0441 \u0443\u043f\u0430\u043b \u0441 0.84 \u0434\u043e 0.63. \u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u043d\u0435 \u0438\u0434\u0435\u0442. \u0412\u0435\u0440\u043d\u0435\u0435 \u043b\u043e\u0441\u0441 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0442\u0435\u0442\" title=\"\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f, \u043d\u043e \u0432\u0441\u0435-\u0442\u0430\u043a\u0438 \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0441\u0430\u043c \u0440\u0435\u0448\u0438\u0442\u044c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443. \u041b\u043e\u0441\u0441 \u0443\u043f\u0430\u043b \u0441 0.84 \u0434\u043e 0.63. \u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u043d\u0435 \u0438\u0434\u0435\u0442. \u0412\u0435\u0440\u043d\u0435\u0435 \u043b\u043e\u0441\u0441 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0442\u0435\u0442\" width=\"918\" height=\"730\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f, \u043d\u043e \u0432\u0441\u0435-\u0442\u0430\u043a\u0438 \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0441\u0430\u043c \u0440\u0435\u0448\u0438\u0442\u044c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443. \u041b\u043e\u0441\u0441 \u0443\u043f\u0430\u043b \u0441 0.84 \u0434\u043e 0.63. \u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u043d\u0435 \u0438\u0434\u0435\u0442. \u0412\u0435\u0440\u043d\u0435\u0435 \u043b\u043e\u0441\u0441 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0442\u0435\u0442<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/f53\/568\/090\/f53568090e2beeb9c56f504068998fab.PNG\" alt=\"\u0441\u0433\u043b\u0430\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043b\u043e\u0441\u0441\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0433\u043b\u044f\u0434\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438\" title=\"\u0441\u0433\u043b\u0430\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043b\u043e\u0441\u0441\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0433\u043b\u044f\u0434\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438\" width=\"606\" height=\"408\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u0441\u0433\u043b\u0430\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043b\u043e\u0441\u0441\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0433\u043b\u044f\u0434\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<\/div>\n<\/details>\n<h3>\u0421\u0442\u0430\u0434\u0438\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f 2. \u0423\u0447\u0438\u043c \u0432\u0441\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c<\/h3>\n<p>\u0425\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u0430. \u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0441\u043c\u043e\u0433\u043b\u0430 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0438 \u043e\u0431\u043e\u0431\u0449\u0438\u0442\u044c \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p>\u0412 \u0446\u0435\u043b\u043e\u043c \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u0438 \u044d\u0442\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u0418\u0441\u0442\u043e\u0440\u0438\u044f \u043b\u043e\u0441\u0441\u0430 \u0438 \u0435\u0433\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/672\/c2a\/b24\/672c2ab24ba1b0f748f7db74b750be47.PNG\" alt=\"\u041b\u043e\u0441\u0441 \u043f\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0434\u043e \u043d\u0443\u043b\u044f \u043d\u0430 \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435, \u044d\u0442\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e. \u0422\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 100%\" title=\"\u041b\u043e\u0441\u0441 \u043f\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0434\u043e \u043d\u0443\u043b\u044f \u043d\u0430 \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435, \u044d\u0442\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e. \u0422\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 100%\" width=\"932\" height=\"1234\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u041b\u043e\u0441\u0441 \u043f\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0434\u043e \u043d\u0443\u043b\u044f \u043d\u0430 \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435, \u044d\u0442\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e. \u0422\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 100%<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/389\/e73\/4ec\/389e734ec38c8803cbca6ae418c6b84b.PNG\" alt=\"\u0441\u0433\u043b\u0430\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043b\u043e\u0441\u0441\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0433\u043b\u044f\u0434\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438\" title=\"\u0441\u0433\u043b\u0430\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043b\u043e\u0441\u0441\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0433\u043b\u044f\u0434\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438\" width=\"591\" height=\"407\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u0441\u0433\u043b\u0430\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043b\u043e\u0441\u0441\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0433\u043b\u044f\u0434\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<\/div>\n<\/details>\n<h3>\u0421\u0442\u0430\u0434\u0438\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f 3. \u042d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0441 \u0440\u0435\u0433\u0443\u043b\u044f\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439<\/h3>\n<p>\u0420\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0432\u044b\u0448\u0430\u0442\u044c \u0440\u0435\u0433\u0443\u043b\u044f\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0434\u0438\u0438 3 &#8212; \u0441\u043f\u043e\u0440\u043d\u043e\u0435. \u0412 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0434\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432\u0441\u0435 \u0436\u0435 \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u043b\u0430 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0443 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0438 \u044d\u0442\u0443 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044e \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432 \u044f \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u044e \u0444\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439. \u0412 \u0446\u0435\u043b\u043e\u043c \u0440\u0435\u0433\u0443\u043b\u044f\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043e\u0431\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0443\u0441\u0442\u043e\u0439\u0447\u0438\u0432\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043a \u043d\u043e\u0432\u044b\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c.<\/p>\n<p>\u0414\u0443\u043c\u0430\u044e, \u0447\u0442\u043e dropout \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u0435 \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u043d\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0434\u0438\u044f\u0445 1 \u0438 2. \u0410 \u043d\u0435 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0441\u0442\u0430\u0434\u0438\u044e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043d\u0438\u043c\u0438.<\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u0418\u0441\u0442\u043e\u0440\u0438\u044f \u043b\u043e\u0441\u0441\u0430 \u0438 \u0435\u0433\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/85d\/29a\/0ce\/85d29a0ceb5371d7b6057d5892fcdfc3.PNG\" alt=\"\u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u044f\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u043d\u0442\u043e\u0432 loss. \u0412 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432\u0441\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0438 \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u043b\u0430 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0443!!!\" title=\"\u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u044f\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u043d\u0442\u043e\u0432 loss. \u0412 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432\u0441\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0438 \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u043b\u0430 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0443!!!\" width=\"940\" height=\"1228\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u044f\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u043d\u0442\u043e\u0432 loss. \u0412 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432\u0441\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0438 \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u043b\u0430 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0443!!!<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/654\/ae5\/917\/654ae591732c7ce25fe7d01a1306f521.PNG\" alt=\"\u0441\u0433\u043b\u0430\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043b\u043e\u0441\u0441\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0433\u043b\u044f\u0434\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438\" title=\"\u0441\u0433\u043b\u0430\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043b\u043e\u0441\u0441\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0433\u043b\u044f\u0434\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438\" width=\"853\" height=\"583\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u0441\u0433\u043b\u0430\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043b\u043e\u0441\u0441\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0433\u043b\u044f\u0434\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<\/div>\n<\/details>\n<h2>\u0421\u0443\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0449\u0443\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/h2>\n<p>\u0412\u0441\u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u043c \u043d\u0430\u0448 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0441 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e <strong>cross-encoder\/ms-marco-MiniLM-L-12-v2<\/strong>. \u041e\u043d\u0430 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0430\u044f, \u043d\u043e \u043d\u0430 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u043e\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u044f\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438. \u041f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u0434\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0432 \u043d\u0430\u0448\u0443 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">questions = ['\u0433\u0434\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c \u043b\u043e\u0434\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u043a\u0430\u0442?',               '\u0433\u0434\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c \u043b\u043e\u0434\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u043a\u0430\u0442?'] answers = ['\u0432\u0437\u044f\u0442\u0438\u0435 \u0442\u0440\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0443\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043d\u043e',              '\u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u043a\u0430\u0442\u0435\u0440 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0431\u0435\u0440\u0443\u0442 \u0432 \u0430\u0440\u0435\u043d\u0434\u0443 \u0443 \u0431\u0435\u0440\u0435\u0433\u0430']  pac.model(list(zip(questions, answers))).argmax(1) # tensor([0, 1], device='cuda:0') # \u043d\u0430\u0448\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043f\u043e\u043d\u044f\u043b\u0430, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0435\u0440\u0432\u0430\u044f \u043f\u0430\u0440\u0430 - \u043d\u0435 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u0430\u044f # \u044d\u0442\u043e \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043b\u0438\u0448\u044c \u043e\u0434\u0438\u043d \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043d\u043e \u0443\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438\u044f\u0442\u043d\u043e  pac.model(list(zip(questions, answers))) # tensor([[-0.1967, -1.1687], #         [-3.2954,  2.5626]], grad_fn=&lt;MmBackward0>) # \u043a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u0448\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0437\u043d\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u0430\u0440\u0430 - \u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u0430\u044f # \u0430 \u0432\u043e\u0442 \u043d\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0430\u0440\u044b... \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u044f\u044f \u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u044c \u0443\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 # \u043d\u043e \u0442\u0435\u043c \u043d\u0435 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435, \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u044f\u0432\u043d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u0435\u0448\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u041d\u0415\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043f\u0430\u0440\u044b<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u043e-\u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0435\u043c\u0443, \u043d\u0430\u0434\u043e \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u0430 \u0438 \u0431\u0438-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u043e\u0432. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c \u043d\u0430\u0448\u0443 \u0436\u0435 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c &#8212; <strong>labse<\/strong>. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u0440\u043e\u0441\u0442\u0430 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 &#8212; \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434 \u0441\u043e\u043c\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0435\u0437\u0438\u0441, \u0447\u0442\u043e \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u044b \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435&#8230; \u041d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e \u0431\u0435\u043d\u0447\u043c\u0430\u0440\u043a\u0430 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0435 \u0434\u0435\u043b\u043e, \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043b \u043d\u0430 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0435\u0435.<\/p>\n<hr\/>\n<h2>8. \u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b<\/h2>\n<p>\u0412 \u0446\u0435\u043b\u043e\u043c \u044f \u043f\u043e\u043d\u044f\u043b \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0435:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0432\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u043d\u0430\u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043c\u043e\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u0435 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0440\u043e\u043b\u044c \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0439, \u0442.\u0435. \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u0434\u043e\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0444\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043e\u0434\u043d\u0430 \u0438\u0437 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 &#8212; \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u0435<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>kaggle \u0434\u0430\u0435\u0442 30 \u0447\u0430\u0441\u043e\u0432 gpu \u0435\u0436\u0435\u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, \u044d\u0442\u043e \u043a\u0440\u0443\u0442\u043e!<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043f\u0440\u0438 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043b\u0438\u0446\u0435\u043d\u0437\u0438\u0438<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0412 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0440\u0430\u043b\u0441\u044f \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c \u043a\u043e\u0434\u0430, <strong>kaggle notebook<\/strong> \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0435\u043d \u043f\u043e <a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/grigorytrofimov\/cross-encoder-train-final\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0435<\/a>, \u0432 \u043d\u0435\u043c \u0432\u0435\u0441\u044c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<p>\u041d\u0430 huggingface \u043f\u043e\u043a\u0430 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435 \u0441\u0442\u0430\u043b. \u0420\u044f\u0434 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u044e\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438. \u041f\u043b\u044e\u0441 \u043b\u0438\u0446\u0435\u043d\u0437\u0438\u0438 \u043d\u0435 \u0442\u0430, \u043a\u0430\u043a\u0443\u044e \u044f \u0445\u043e\u0442\u0435\u043b (cc-by-sa-4.0).<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!----><!----><\/div>\n<p><!----><!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/797657\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/797657\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<h2>\u0421\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<ol>\n<li>\n<p>RAG (retrieval augmented generation)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0411\u0438-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440 VS \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041e\u0431\u0437\u043e\u0440 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u043e\u0432<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u0430 (\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u0430)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<h2>1. RAG (retrieval augmented generation)<\/h2>\n<p>RAG \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0438 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0438\u0442\u044c \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u044f LLM (\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438) \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043a\u0443\u0447\u0438 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430. \u041f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0432\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b LLM \u043c\u043e\u0433\u043b\u0430 \u043d\u0430 \u043d\u0438\u0445 \u043e\u043f\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f. \u0410 \u043a\u0430\u043a \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u044d\u0442\u0438 \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430? \u0412\u0435\u0440\u043d\u0435\u0435, \u043a\u0430\u043a \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u044b\u0435?<\/p>\n<p>\u041e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u044e\u0442 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0438 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430. \u0410 \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u044e\u0442 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0431\u043b\u0438\u0437\u043a\u0438 \u043a \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0443 (\u043a\u043e\u0441\u0438\u043d\u0443\u0441\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438). \u0412 \u0446\u0435\u043b\u043e\u043c \u044d\u0442\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e, \u0445\u043e\u0442\u044f \u0438 \u043d\u0435 \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e.<\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u0412\u044b\u0431\u043e\u0440 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 (=\u0435\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432)<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<p>\u0412\u044b\u0431\u043e\u0440 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430, \u0443 \u043c\u0435\u043d\u044f \u043f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<p>\u0421\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u0432 <a href=\"https:\/\/github.com\/avidale\/encodechka\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">encodechka<\/a>, \u0442\u0430\u043c \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u043b\u044f STS (semantic textual similarity). \u0421\u043a\u0430\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0435\u0451 \u0441 <a href=\"https:\/\/huggingface.co\/models?pipeline_tag=feature-extraction&amp;sort=trending\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">huggingface <\/a>\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c.<\/p>\n<p>\u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u043d\u0430 <a href=\"https:\/\/huggingface.co\/models?pipeline_tag=feature-extraction&amp;sort=trending\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">huggingface<\/a> \u043f\u043e\u0439\u0442\u0438, \u0442\u0430\u043c \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b &#171;feature extraction&#187; (\u044d\u0442\u043e \u043f\u043e \u0441\u0443\u0442\u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430).<\/p>\n<p>\u0418\u043d\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 <a href=\"https:\/\/www.sbert.net\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">sentence transformers<\/a>. \u041d\u043e \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0435\u0434\u043a\u043e \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0441\u044f \u044d\u0442\u0438\u043c \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u043e\u043c.<\/p>\n<p>\u041c\u043e\u044f \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0430 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0430, \u0447\u0442\u043e \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 &#8212; \u044d\u0442\u043e:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u041b\u0443\u0447\u0448\u0430\u044f, \u043d\u043e \u0442\u044f\u0436\u0435\u043b\u043e\u0432\u0430\u0442\u0430\u044f, \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 2 \u0413\u0411. \u0420\u0443\u0441\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0437\u043d\u0430\u0435\u0442. \u042d\u0442\u043e e5-large-v2.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0425\u043e\u0440\u043e\u0448\u0435\u0435 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e, \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 &#8212; LaBSE-en-ru. \u0427\u0430\u0441\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0430\u0434\u043e \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0443\u044e \u0438 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0443\u044e &#8212; rubert-tiny2 (\u0447\u0443\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 100 \u041c\u0431\u0430\u0439\u0442).<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u0430 \u043a\u043e\u0441\u0438\u043d\u0443\u0441\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f, \u044d\u0442\u043e \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c \u043d\u0435 \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442.<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n<p>\u041d\u043e \u0434\u0435\u043b\u043e \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0434\u043b\u044f RAG \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438 \u043f\u043e \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u043c\u0443. \u0427\u0430\u0441\u0442\u043e \u044f \u0441\u043b\u044b\u0448\u0430\u043b \u043f\u043e <strong>\u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u044b (Cross-Encoder).<\/strong> \u041d\u043e \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0432\u043d\u0438\u043a\u043d\u0443\u0442\u044c \u043d\u0435 \u0434\u043e\u0445\u043e\u0434\u0438\u043b\u0438 \u0440\u0443\u043a\u0438. \u041d\u043e \u0432\u043e\u0442 \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u043e\u0432 \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u043d. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0437 \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0435\u043b\u044e\u0441\u044c \u0438\u043c\u0438.<\/p>\n<hr\/>\n<h2>2. \u0411\u0438-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440 VS \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440<\/h2>\n<h3>\u0411\u0438-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440<\/h3>\n<p>\u0414\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 \u0438 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e. \u0421\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f, \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c \u043d\u0430\u0438\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u0435. \u042d\u0442\u043e \u0431\u0438-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440. \u041d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d \u0442\u0430\u043a, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443, \u0447\u0442\u043e \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f \u043c\u044b \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u0434\u0432\u0430 (\u0431\u0438) \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430, \u0430 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0435\u043c \u043a\u043e\u0441\u0438\u043d\u0443\u0441\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043d\u0438\u043c\u0438. \u041c\u043e\u0436\u043d\u043e, \u043a\u0441\u0442\u0430\u0442\u0438, \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c, \u043d\u043e \u044d\u0442\u043e \u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u0435 \u044d\u043a\u0437\u043e\u0442\u0438\u043a\u0430 (\u043d\u0430\u043f\u0440., &#171;\u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u0433\u043e\u0440\u043e\u0434\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0430\u043b\u043e\u0432&#187;). \u041b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u043a\u0430\u043a-\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434\u0435 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u0438 \u043a\u0443\u0447\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432 (\u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0434\u043b\u044f \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0432\u0430) question = '\u0413\u0434\u0435 \u0437\u0438\u043c\u0443\u044e\u0442 \u0440\u0430\u043a\u0438?' text_chunk_1 = '\u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u0430 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u0437\u0435\u043b\u0435\u043d\u0430\u044f' text_chunk_2 = '\u0420\u0430\u043a\u0438 \u0432\u043f\u0430\u0434\u0430\u044e\u0442 \u0432 \u0441\u043f\u044f\u0447\u043a\u0443, \u0432 \u043e\u0437\u0435\u0440\u0430\u0445'  # \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0438\u043d\u0433\u0438 (\u043e\u043d\u0438 \u0436\u0435 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430) # \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0438\u0445 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0440\u043e\u0432\u043d\u043e \u0442\u0440\u0438 emb_question = make_emb(question) emb_text_chunk_1 = make_emb(text_chunk_1) emb_text_chunk_2 = make_emb(text_chunk_2)  # \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0438\u043d\u043d\u0433\u043e\u043c \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 \u0438 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u043e\u043c \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 # \u0446\u0438\u0444\u0440\u044b \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 # \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c sklearn.metrics.pairwise_distances dist_text_chunk_1 = 0.41 dist_text_chunk_2 = 0.13  # \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043c \u0432\u0441\u0451 # \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 - \u0433\u0434\u0435 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435, \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e final_result_goes_to_LLM = text_chunk_2<\/code><\/pre>\n<h3>\u041a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440<\/h3>\n<p>\u0410 \u0447\u0442\u043e \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043f\u043e\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0438 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u0438 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442? \u0412\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435, \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0449\u0435, \u043e\u043d\u0430 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0432\u0438\u0434\u0438\u0442 \u043e\u0431\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u043c, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441-\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442. \u0423 \u0431\u0435\u0440\u0442-\u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0435 \u043d\u0430 &#8212; NSP (next sentense perdiction). \u042d\u0442\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0430\u0441\u044c \u043d\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0434\u0438\u0438 pretrain \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439. \u0422.\u0435. \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u0442\u044c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435.<\/p>\n<p>\u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435. \u0412 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c \u043c\u044b \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u043c \u0432\u0441\u0435 \u043f\u0430\u0440\u044b, \u043f\u043e \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u043f\u0430\u0440\u0435 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u043c \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c. <\/p>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0443 \u043d\u0430\u0441 10 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 \u0438 20 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432, \u0442\u043e \u0431\u0438-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u0443 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c 30 \u0448\u0442. (10+20) \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438, \u0430 \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u0443 200 \u0448\u0442. (10*20). \u0420\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0431\u0438-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u0430 \u043d\u0435 \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c, \u043e\u043d \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e.<\/p>\n<p>\u0412 \u0446\u0435\u043b\u043e\u043c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434\u0435 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u0438 \u043a\u0443\u0447\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432 - \u0442\u043e\u0436\u0435 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0438 \u0432\u044b\u0448\u0435 question = '\u0413\u0434\u0435 \u0437\u0438\u043c\u0443\u044e\u0442 \u0440\u0430\u043a\u0438?' text_chunk_1 = '\u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u0430 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u0437\u0435\u043b\u0435\u043d\u0430\u044f' text_chunk_2 = '\u0420\u0430\u043a\u0438 \u0432\u043f\u0430\u0434\u0430\u044e\u0442 \u0432 \u0441\u043f\u044f\u0447\u043a\u0443, \u0432 \u043e\u0437\u0435\u0440\u0430\u0445'  # \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u043c \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043f\u0430\u0440\u0443 \"\u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441-\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\". \u0422\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043f\u0430\u0440 \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0434\u0432\u0435 # \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u0430\u044f \u043f\u0430\u0440\u0430 # \u0438\u0434\u0435\u044f \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u0430 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u0442\u044c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 # \u0446\u0438\u0444\u0440\u044b \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 score_question_text_chunk_1 = 0.12 score_question_text_chunk_2 = 0.91  # \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 - \u0433\u0434\u0435 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c final_result_goes_to_LLM = text_chunk_2<\/code><\/pre>\n<p>\u041e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e! \u0412 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u0445, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0436\u0435\u0440\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e, \u043d\u043e \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0442\u044c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0439 \u043f\u0440\u0438\u0440\u043e\u0441\u0442 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430.<\/p>\n<p>\u041a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e, \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440 \u043d\u0435 \u0440\u0430\u043d\u0436\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u043e\u043d \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432, \u0442.\u043a. \u044d\u0442\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043c\u0435\u0434\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u043e\u043d \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a \u0432\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0434\u0438\u044f \u0440\u0430\u043d\u0436\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. \u0410 \u043d\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0434\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u044b\u0439 \u0431\u0438-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440, \u0441\u043d\u0438\u0437\u0438\u0432 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u043e \u0434\u0435\u0441\u044f\u0442\u043a\u043e\u0432\/\u0441\u043e\u0442\u0435\u043d \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432. \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u0434\u0430 <a href=\"https:\/\/github.com\/UKPLab\/sentence-transformers\/blob\/master\/examples\/applications\/retrieve_rerank\/retrieve_rerank_simple_wikipedia.ipynb\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0442\u0443\u0442<\/a>. \u0421\u0442\u0430\u0434\u0438\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0432\u043e\u044e \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0442.\u043a. \u043e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c (&#171;end-to-end&#187;) \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0432\u0441\u0451 \u0431\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e.<\/p>\n<blockquote>\n<p>\u0410 \u0433\u0434\u0435 \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440? \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u0440\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u043b\u0438\u0446\u0435\u043d\u0437\u0438\u044f, \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u0438\u0439 \u044f\u0437\u044b\u043a \u0438 \u0431\u044b\u043b \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432 \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u043a \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0431\u0435\u0437 \u0434\u043e\u043f\u0438\u043b\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<\/blockquote>\n<p> &#171;\u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u0431\u044b\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439-\u0442\u043e \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442&#187; &#8212; \u043f\u043e\u0434\u0443\u043c\u0430\u043b \u044f \u0438 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b \u0438\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c.<\/p>\n<hr\/>\n<h2>3. \u041e\u0431\u0437\u043e\u0440 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u043e\u0432<\/h2>\n<p>\u0422\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043b\u044e\u0431\u0430\u044f \u0431\u0435\u0440\u0442-\u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u0430\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0432\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u044d\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c. \u041d\u0438\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0441\u0435\u0432\u0434\u043e\u043a\u043e\u0434:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434 \u0434\u0432\u0435 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 (\u0432 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u044d\u0442\u043e \u043f\u0430\u0440\u0430: \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441-\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442) # \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u043e\u0442\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442 \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u0435\u043d \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0443 question = '\u0413\u0434\u0435 \u0437\u0438\u043c\u0443\u044e\u0442 \u0440\u0430\u043a\u0438?' text_chunk_1 = '\u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u0430 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u0437\u0435\u043b\u0435\u043d\u0430\u044f'  # \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0438 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0441\u043f\u0435\u0446. \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u044b tokenized_pair = [CLS, \u0413\u0434\u0435, \u0437\u0438\u043c\u0443\u044e\u0442, \u0440\u0430\u043a\u0438, SEP, \u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u0430, \u0431\u044b\u043b\u0430, \u0437\u0435\u043b\u0435\u043d\u0430\u044f, SEP]  # \u043f\u043e\u0434\u0430\u0435\u043c \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c # \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043d\u0430\u043c \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0443 pair_probability = bert(tokenized_pair)  pair_probability # -> 0.013% \u043d\u0438\u0437\u043a\u0430\u044f, \u0442.\u043a. \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442 \u044f\u0432\u043d\u043e \u043d\u0435 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d \u0441 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u043c<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0438 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. <a href=\"https:\/\/github.com\/avidale\/encodechka\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">Encodechka<\/a> \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0431\u0435\u043d\u0447\u043c\u0430\u0440\u043a\u0438 \u0431\u0438-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u043e\u0432. \u042d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442.<\/p>\n<p>\u0418\u0441\u043a\u0430\u043b \u043d\u0430 <strong>huggingface<\/strong> \u0438 <strong>sentense transformers<\/strong>. \u041a\u0440\u0430\u0442\u043a\u043e &#8212; \u043d\u0435 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043b \u043d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0445\u043e\u0442\u044c \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u043b\u043e \u0431\u044b \u043f\u043e\u0434 \u043c\u043e\u0438 \u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. \u041d\u0430 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u043e\u043c \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0445\u0443\u0436\u0435. \u0410 \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0431\u044b \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e &#8212; \u043d\u0435 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043b. \u0412\u0441\u0451 \u043c\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043e\u0447\u0430\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0438\u0436\u0435 \u0432 \u043a\u043e\u0434\u0435 (\u043a\u043e\u0434 \u043a\u0441\u0442\u0430\u0442\u0438 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439, \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c):<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification check_point = 'cross-encoder\/ms-marco-MiniLM-L-12-v2' model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(check_point) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(check_point) questions = ['\u0433\u0434\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c \u043b\u043e\u0434\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u043a\u0430\u0442?',               '\u0433\u0434\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c \u043b\u043e\u0434\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u043a\u0430\u0442?'] answers = ['\u0432\u0437\u044f\u0442\u0438\u0435 \u0442\u0440\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0443\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043d\u043e',              '\u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u043a\u0430\u0442\u0435\u0440 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0431\u0435\u0440\u0443\u0442 \u0432 \u0430\u0440\u0435\u043d\u0434\u0443 \u0443 \u0431\u0435\u0440\u0435\u0433\u0430'] features = tokenizer(questions, answers,                       padding=True, truncation=True, return_tensors=\"pt\") scores = model(**features).logits print(scores.tolist())  # [[7.5914],  #  [7.1993]]  # \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435!?) # \u043b\u0438\u0431\u043e \u044f \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e, \u043b\u0438\u0431\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0430\u0431\u0441\u043e\u043b\u044e\u0442\u043d\u043e \u043d\u0435\u0432\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 # \u043f\u0435\u0440\u0432\u0430\u044f \u043f\u0430\u0440\u0430 \u0435\u0439 \u043a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u043e\u0439 (\u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u043f\u0440\u043e \u043b\u043e\u0434\u043a\u0443, \u0430 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e \u0442\u0440\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440)  # \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u043a\u0430\u043a-\u0442\u043e \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043d\u043e # \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0440\u0435\u0448\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438, \u0430 \u043d\u0435 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438... # \u0442.\u0435. \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u044c \u0443\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0435\u043b\u044c\u0437\u044f, \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0443 model.num_labels # 1<\/code><\/pre>\n<blockquote>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u0438\u043b \u043a \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0443, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430\u0434\u043e \u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0437\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0443 \u0431\u0435\u0440\u0442-\u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438 \u0443\u0436\u0435 \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0434\u043e\u0434\u0435\u043b\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0434\u043e\u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0451 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c\u0443.<\/p>\n<\/blockquote>\n<p>\u0412\u0434\u043e\u0445\u043d\u043e\u0432\u0438\u043b\u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0441\u0431\u0435\u0440\u0430 <strong>ai-lab\/ESGify_ru<\/strong> (<a href=\"https:\/\/huggingface.co\/ai-lab\/ESGify_ru\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430<\/a>). \u0422\u0430\u043c \u0440\u0435\u0448\u0430\u043b\u0430\u0441\u044c \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430, \u043d\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u044f\u0432\u043d\u043e \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0434\u043e\u043f\u0438\u043b\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0435\u0431\u044f (\u043e\u043d\u0438 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043b\u0438 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u0443-\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0434\u043b\u044f multi-label \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438, 48 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432 ESG \u0440\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432).<\/p>\n<hr\/>\n<h2>4. \u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u0430 (\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u0430)<\/h2>\n<p>\u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0436\u0443 \u043a\u043e\u0434 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">class Model(nn.Module):     def __init__(self):         super().__init__()         self.labse  = AutoModel.from_pretrained('cointegrated\/LaBSE-en-ru')         self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('cointegrated\/LaBSE-en-ru',                                                         use_fast=True)         n_dim = 768         self.cls = nn.Sequential(OrderedDict(               [                 ('dropout', torch.nn.Dropout(.0)),                  ('fc_1' , nn.Linear(n_dim, n_dim*2)),                 ('relu_1' , nn.GELU()),                 ('layernorm_1' , nn.LayerNorm(n_dim*2, eps=1e-12)),                  ('fc_2' , nn.Linear(n_dim*2, n_dim)),                 ('relu_2' , nn.GELU()),                 ('layernorm_2' , nn.LayerNorm(n_dim, eps=1e-12)),                  ('fc_3' , nn.Linear(n_dim, 2, bias=False)),               ] ))     def forward(self, text):         token = self.tokenizer(text, padding=True,                                 truncation=True, return_tensors='pt').to(device)         model_output = self.labse(**token)         result = self.cls(model_output.pooler_output)         return result<\/code><\/pre>\n<blockquote>\n<p>\u0412 \u0446\u0435\u043b\u043e\u043c \u0438\u0434\u0435\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0430\u044f: \u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u043b\u044e\u0431\u0443\u044e \u0431\u0435\u0440\u0442-\u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438 \u043d\u0430\u0432\u0435\u0448\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0441\u0432\u0435\u0440\u0445\u0443 \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u0443 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430. <\/p>\n<\/blockquote>\n<p>\u041e\u0442 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u0436\u0434\u0435\u043c \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441: &#171;\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u043e \u043b\u0438 \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0441\u043b\u0443\u0436\u0438\u0442\u044c \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u043e\u043c \u043a \u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0443? (\u0434\u0430\/\u043d\u0435\u0442)&#187;. \u0425\u043e\u0442\u044f \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442, \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e, \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0446\u0438\u0444\u0440 (raw logits). \u041f\u043e\u0442\u043e\u043c \u043c\u044b \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u0438\u0445 \u0432 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 (\u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0435\u0439 softmax). \u0410 \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0443\u044e \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438\u0437 \u0434\u0432\u0443\u0445 (\u044d\u0442\u043e \u0438 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430).<\/p>\n<p>\u041d\u0435\u043f\u043b\u043e\u0445\u043e\u0435 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e \u043f\u0440\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0438- \u0438 \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441- \u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u043e\u0432 <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=xbdLowiQTlk\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0442\u0443\u0442<\/a>.<\/p>\n<p>\u041d\u0438\u0436\u0435 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u043b\u043a\u0438, \u0441 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c\u0438 \u044f \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0442\u0438\u043b\u0441\u044f \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (\u0442.\u043a. \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0443\u0436\u0435 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u0441\u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u0433\u0443\u0433\u043b\u043e\u043c). \u041d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0435\u043b\u0430\u043b \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u044f\u0441\u044c \u043d\u0430 \u0438\u043d\u0442\u0443\u0438\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0437\u0434\u0440\u0430\u0432\u043e\u043c \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b\u0435.<\/p>\n<h3>\u041a\u0430\u043a\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c \u0437\u0430 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u0443\u044e?<\/h3>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u043b \u0434\u0432\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 <strong>rubert-tiny2<\/strong> \u0438 <strong>LaBSE-en-ru (\u0434\u0430\u043b\u0435\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e labse)<\/strong>. \u041e\u0431\u0435 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438 \u0432 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u043e\u043c. <strong>Ruberty<\/strong> \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435. \u041e\u0431\u0435 \u0441 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u0440\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043b\u0438\u0446\u0435\u043d\u0437\u0438\u0435\u0439 (\u0434\u043b\u044f <strong>labse<\/strong> \u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043b <a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/models\/google\/labse\/frameworks\/tensorFlow2\/variations\/labse\/versions\/1?tfhub-redirect=true\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0442\u0443\u0442<\/a>, \u0434\u043b\u044f <strong>rubert<\/strong> <a href=\"https:\/\/huggingface.co\/cointegrated\/rubert-tiny2\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0442\u0443\u0442<\/a>). \u041f\u043e \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043a \u0434\u043e\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u0438 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043c\u0443 \u0432\u043f\u0435\u0447\u0430\u0442\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e \u0432\u044b\u0438\u0433\u0440\u0430\u043b <strong>labse<\/strong>. \u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0443 \u043c\u0435\u043d\u044f <strong>labse<\/strong> \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u043a\u0430\u043a \u0434\u0435\u0444\u043e\u043b\u0442\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u043b\u044f \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u041a\u0441\u0442\u0430\u0442\u0438, \u0443 <strong>rubert<\/strong> \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 <abbr class=\"habraabbr\" title=\"\u0434\u043b\u0438\u043d\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0437\u0430 \u0440\u0430\u0437, \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\" data-title=\"&lt;p>\u0430 \u0440\u0430\u0437, \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440&#187; data-title=&lt;p>\u0434\u043b\u0438\u043d\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0437\u0430 \u0440\u0430\u0437, \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440&lt;\/p>&#187; data-abbr=&#187;\u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 &#171;>\u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 <\/abbr>&#8212; 2048 \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u043e\u0432. \u0414\u043b\u044f RAG \u044d\u0442\u043e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440. \u0423 <strong>labse<\/strong> &#8212; 512 \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u043e\u0432. \u041a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-369805","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/369805","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=369805"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/369805\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=369805"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=369805"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=369805"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}