pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

Дообученная японская RoBERTa для классификации текстов длиной до 514 токенов.

Подходит для: классификация японских текстов · определение категории японского сообщения · разметка японских текстов по классам

Англоязычная модель для классификации и калиброванных структурированных решений по тексту с оценками уверенности и возможностью воздержаться.

Подходит для: классификация текста по заданным категориям без дообучения на конкретной задаче · оценка да/нет по текстовому состоянию с возможностью воздержаться · выбор одного варианта из описанного списка

Модель Assay на базе Qwen3 для калиброванной классификации и принятия типизированных решений с возможностью воздержаться от ответа.

Подходит для: классификация текста по заданным категориям с оценкой уверенности · выбор подходящего варианта из описанного списка · ответы да или нет на вопросы по текстовому контексту

Assay-0.6b — дообученная на базе Qwen3 модель для калиброванной классификации и типизированных решений с возможностью воздержаться от ответа.

Подходит для: классификация текста по заданным категориям · оценка тональности отзывов по заданным вариантам · выбор решения по описанию случая и именованным критериям

Модель превращает текстовые запросы и описания фильмов в тематические 256-мерные векторы для поиска фильмов по сходству.

Подходит для: поиск фильмов по текстовому описанию желаемой атмосферы · сравнение тематического сходства двух фильмов · подбор фильмов по интересам пользователя

Компактная англоязычная модель Assay для классификации и принятия решений по тексту с оценкой уверенности и возможностью воздержаться от ответа.

Подходит для: классификация текстов по теме · определение тональности отзывов · выявление спама в сообщениях

Компактная модель на базе Qwen3 извлекает причинно-следственные связи и сущности, а также выявляет противоречия, возвращая результат в JSON.

Подходит для: извлечение причин и следствий из предложений · поиск сигнальных фраз причинно-следственных связей · проверка двух текстов на противоречия

Многоязычная модель эмбеддингов на основе BGE-M3, дообученная для семантического поиска по юридическим текстам.

Подходит для: поиск ответа на юридический вопрос в корпусе документов · сопоставление вопросов с фрагментами судебных и правовых текстов · семантический поиск по материалам турецкого права

Кросс-энкодер на базе XLM-RoBERTa оценивает релевантность пар текста для переранжирования результатов юридического поиска.

Подходит для: Переранжирование найденных фрагментов законов по юридическому запросу · Выбор наиболее релевантных документов в семантическом поиске по правовым материалам · Сортировка судебных и административных документов по соответствию вопросу

Мультиязычная модель на базе mDeBERTa-v3-base извлекает города, страны и другие места из туристических запросов и маршрутов.

Подходит для: извлечение городов и стран из туристического запроса · разметка мест в многоэтапном маршруте · определение типа упоминания места: город, страна или объект