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Hugging Face BlogHugging Face lanza la familia Ettin Reranker, seis modelos de reordenamiento de código abierto
Tom Aarsen, de Hugging Face, presentó la familia Ettin Reranker: seis modelos CrossEncoder de reordenamiento de código abierto (de 17M a 1B parámetros) construidos sobre los encoders Ettin ModernBERT y entrenados mediante destilación desde mxbai-rerank-large-v2. Los modelos, publicados bajo licencia Apache 2.0 junto con el dataset de ~143M tripletas y el script de entrenamiento, alcanzan resultados de última generación en su rango de tamaño y superan a los rerankers MiniLM en precisión y velocidad.
Ettin Suite: encoders y decoders emparejados de última generación
Investigadores de Johns Hopkins y LightOn presentaron Ettin, la primera suite de modelos emparejados solo de encoder y solo de decoder (17M a 1B parámetros) entrenados con datos, arquitectura y receta idénticos (2T tokens). Los encoders superan a ModernBERT y los decoders a Llama 3.2 1B y SmolLM2, con datos de entrenamiento totalmente abiertos y reproducibles. El trabajo permite comparaciones justas entre arquitecturas y muestra que las ventajas de cada una persisten: los encoders dominan clasificación y recuperación, los decoders la generación.
Finalmente, un reemplazo para BERT: presentan ModernBERT
Answer.AI y LightOn presentaron ModernBERT, una familia de modelos de lenguaje solo codificadores que mejora a BERT en velocidad y precisión, con versiones base (149M de parámetros) y large (395M). El modelo amplía el contexto a 8192 tokens, incorpora avances de arquitectura como RoPE y GeGLU, y fue entrenado con 2 billones de tokens incluyendo código. Se ofrece como reemplazo directo de BERT para tareas de recuperación, clasificación y búsqueda de código.