---
language:
- ru

pipeline_tag: sentence-similarity

tags:
- russian
- pretraining
- embeddings
- tiny
- feature-extraction
- sentence-similarity
- sentence-transformers
- transformers

license: mit
base_model: cointegrated/rubert-tiny2

---

## Быстрый Bert для Semantic text similarity (STS) на CPU

Быстрая модель BERT для расчетов компактных эмбедингов предложений на русском языке. Модель основана на [cointegrated/rubert-tiny2](https://huggingface.co/cointegrated/rubert-tiny2) - имеет аналогичные размеры контекста (2048), ембединга (312) и быстродействие. Является первой и самой быстрой моделью в серии BERT-STS.

На STS и близких задачах (PI, NLI, SA, TI) для русского языка превосходит по качеству LaBSE. Для работы с контекстом свыше 512 токенов требует дообучения под целевой домен.

## Выбор модели из серии BERT-STS (качество/скорость)
| Рекомендуемая модель                      | CPU  <br> (STS; snt/s) | GPU  <br> (STS; snt/s) |
|:---------------------------------|:---------:|:---------:|
| Быстрая модель (скорость) | **rubert-tiny-sts <br> (0.797; 1190)** | - |
| Базовая модель  (качество) | [rubert-mini-sts](https://huggingface.co/sergeyzh/rubert-mini-sts) <br> (0.815; 539) | [LaBSE-ru-sts](https://huggingface.co/sergeyzh/LaBSE-ru-sts) <br> (0.845; 1894) |

## Быстрая модель для использования в составе RAG LLMs при инференсе на CPU:
- высокое качество при нечетких запросах (отличный метрики на задачах STS, PI, NLI);
- низкое влияение эмоциональной окраски текста на ембединг (средние показатели на задачах SA, TI);
- легкое расширение базы текстовых документов (скорость работы на CPU > 1k предложений в секунду);
- ускорение алгоритмов knn при поиске соответствий (низкая размерность эмбединга 312);
- простота использования (совместимость с [SentenceTransformer](https://github.com/UKPLab/sentence-transformers)). 

## Использование модели с библиотекой `transformers`:

```python
# pip install transformers sentencepiece
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("sergeyzh/rubert-tiny-sts")
model = AutoModel.from_pretrained("sergeyzh/rubert-tiny-sts")
# model.cuda()  # uncomment it if you have a GPU

def embed_bert_cls(text, model, tokenizer):
    t = tokenizer(text, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')
    with torch.no_grad():
        model_output = model(**{k: v.to(model.device) for k, v in t.items()})
    embeddings = model_output.last_hidden_state[:, 0, :]
    embeddings = torch.nn.functional.normalize(embeddings)
    return embeddings[0].cpu().numpy()

print(embed_bert_cls('привет мир', model, tokenizer).shape)
# (312,)
```

## Использование с `sentence_transformers`:
```Python
from sentence_transformers import SentenceTransformer, util

model = SentenceTransformer('sergeyzh/rubert-tiny-sts')

sentences = ["привет мир", "hello world", "здравствуй вселенная"]
embeddings = model.encode(sentences)
print(util.dot_score(embeddings, embeddings))
```

## Метрики
Оценки модели на бенчмарке [encodechka](https://github.com/avidale/encodechka):

| Модель                           | STS       | PI        | NLI       | SA        | TI        |
|:---------------------------------|:---------:|:---------:|:---------:|:---------:|:---------:|
| [intfloat/multilingual-e5-large](https://huggingface.co/intfloat/multilingual-e5-large)   |   0.862   |   0.727   |   0.473   |   0.810   |   0.979   |
| [sergeyzh/LaBSE-ru-sts](https://huggingface.co/sergeyzh/LaBSE-ru-sts)       |    0.845   |   0.737   |   0.481   |   0.805   |   0.957   |
| [sergeyzh/rubert-mini-sts](https://huggingface.co/sergeyzh/rubert-mini-sts)     |   0.815   |   0.723   |   0.477   |   0.791   |   0.949   |
| **sergeyzh/rubert-tiny-sts**     | **0.797** | **0.702** | **0.453** | **0.778** | **0.946** |
| [Tochka-AI/ruRoPEBert-e5-base-512](https://huggingface.co/Tochka-AI/ruRoPEBert-e5-base-512) |   0.793   |   0.704   |   0.457   |   0.803   |   0.970   |
| [cointegrated/LaBSE-en-ru](https://huggingface.co/cointegrated/LaBSE-en-ru)         |   0.794   |   0.659   |   0.431   |   0.761   |   0.946   |
| [cointegrated/rubert-tiny2](https://huggingface.co/cointegrated/rubert-tiny2)        |   0.750   |   0.651   |   0.417   |   0.737   |   0.937   |

**Задачи:**

- Semantic text similarity (**STS**);
- Paraphrase identification (**PI**);
- Natural language inference (**NLI**);
- Sentiment analysis (**SA**);
- Toxicity identification (**TI**).

## Быстродействие и размеры

На бенчмарке [encodechka](https://github.com/avidale/encodechka):

| Модель                           | CPU       | GPU       | size      | dim       | n_ctx     | n_vocab   |
|:---------------------------------|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|
| [intfloat/multilingual-e5-large](https://huggingface.co/intfloat/multilingual-e5-large)   | 149.026   |  15.629   |   2136    |   1024    |    514    |  250002   |
| [sergeyzh/LaBSE-ru-sts](https://huggingface.co/sergeyzh/LaBSE-ru-sts)      |  42.835   |   8.561   |    490    |    768    |    512    |   55083    |
| [sergeyzh/rubert-mini-sts](https://huggingface.co/sergeyzh/rubert-mini-sts)     |   6.417   |   5.517   |    123    |    312    |    2048   |   83828   |
| **sergeyzh/rubert-tiny-sts**     | **3.208** | **3.379** |  **111**  |  **312**  |  **2048** | **83828** |
| [Tochka-AI/ruRoPEBert-e5-base-512](https://huggingface.co/Tochka-AI/ruRoPEBert-e5-base-512) |  43.314   |   9.338   |    532    |    768    |    512    |   69382   |
| [cointegrated/LaBSE-en-ru](https://huggingface.co/cointegrated/LaBSE-en-ru)         |  42.867   |   8.549   |    490    |    768    |    512    |   55083   |
| [cointegrated/rubert-tiny2](https://huggingface.co/cointegrated/rubert-tiny2)        |   3.212   |   3.384   |    111    |    312    |    2048   |   83828   |



При использовании батчей с `sentence_transformers`:

```python
from sentence_transformers import SentenceTransformer

model_name = 'sergeyzh/rubert-tiny-sts'
model = SentenceTransformer(model_name, device='cpu')
sentences = ["Тест быстродействия на CPU Ryzen 7 3800X: batch = 1000"] * 1000
%timeit -n 5 -r 3 model.encode(sentences)

# 840 ms ± 8.08 ms per loop (mean ± std. dev. of 3 runs, 5 loops each)
# 1000/0.840 = 1190 snt/s

model = SentenceTransformer(model_name, device='cuda')
sentences = ["Тест быстродействия на GPU RTX 3060: batch = 8000"] * 8000
%timeit -n 5 -r 3 model.encode(sentences)

# 922 ms ± 29.5 ms per loop (mean ± std. dev. of 3 runs, 5 loops each)
# 8000/0.922 = 8677 snt/s
```


## Связанные ресурсы
Вопросы использования модели обсуждаются в [русскоязычном чате NLP](https://t.me/natural_language_processing).