Update README.md

README.md

@@ -21,7 +21,7 @@ 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.
+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.
 
@@ -72,6 +72,7 @@ print(util.dot_score(embeddings, embeddings))
 |:---------------------------------|:---------:|:---------:|:---------:|:---------:|:---------:|
 | [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   |
@@ -93,6 +94,7 @@ print(util.dot_score(embeddings, embeddings))
 |:---------------------------------|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|
 | [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   |