Компактная англоязычная модель RoBERTa от deepset извлекает ответы на вопросы из текста и работает примерно вдвое быстрее базовой версии.

Подходит для: поиск ответного фрагмента в англоязычном документе · ответы на вопросы по внутренним текстовым материалам · извлечение фактов из статей и справочных текстов

Англоязычная RoBERTa, дообученная deepset для извлечения ответов из текста и определения вопросов без ответа в контексте.

Подходит для: поиск ответа на вопрос в тексте документа · извлечение ответов из статей и справочных материалов · вопросно-ответный поиск по коллекции документов

Мультиязычная модель deepset на базе XLM-RoBERTa для извлечения ответов на вопросы из предоставленного текста.

Подходит для: поиск ответов в документах по вопросу на естественном языке · вопросно-ответный поиск по базе знаний · извлечение ответа из текста для RAG-системы

Англоязычная модель BERT для извлечения ответов на вопросы из текста и документов.

Подходит для: извлечение ответа из англоязычного текста · ответы на вопросы по документам · поиск фактического ответа в контексте

ELECTRA Large для извлечения ответов из контекста по вопросу, оценённая на SQuAD 2.0.

Подходит для: ответы на вопросы по тексту документа · поиск ответа в заданном фрагменте текста · определение, содержится ли ответ в контексте

Компактная англоязычная MobileBERT-модель, дообученная на SQuAD 2.0 для поиска ответов на вопросы в тексте.

Подходит для: извлечение ответа из англоязычного документа · вопросы и ответы по тексту-источнику · поиск ответа с возможностью воздержаться, если его нет в контексте

Многоязычная модель DeBERTa V3, дообученная на SQuAD 2.0 для извлечения ответов на вопросы из заданного текста.

Подходит для: поиск ответа на вопрос в статье или документе · извлечение фактов из предоставленного контекста · ответы на вопросы по многоязычным текстам

Корейская модель ELECTRA, дообученная извлекать ответы на вопросы из предоставленного контекста.

Подходит для: извлечение ответа из корейского текста по вопросу · поиск ответа в корейских документах · создание системы вопросов и ответов по корейской базе знаний

Многоязычная дистиллированная модель XLM-RoBERTa для извлечения ответов на вопросы из текста.

Подходит для: извлечение ответа из документа по вопросу · ответы на вопросы по внутренней базе документов · поиск фрагмента текста, подтверждающего ответ

Англоязычная модель на основе RoBERTa для поиска ответов на вопросы по юридическим документам и договорам.

Подходит для: поиск ответов на вопросы по тексту договора · извлечение условий и сведений из контрактов · первичный анализ юридических документов

Англоязычная предварительно обученная модель Splinter для извлечения ответов из текста в сценариях few-shot question answering.

Подходит для: извлечение ответа на вопрос из предоставленного текста · создание прототипа системы поиска ответов с малым числом примеров · эксперименты с few-shot вопросно-ответными системами

Компактная англоязычная модель DistilBERT извлекает ответы на вопросы из предоставленного текста.

Подходит для: поиск ответа в тексте по заданному вопросу · извлечение фактов из документов · ответы на вопросы по справочным материалам

Текстовая диалоговая MoE-модель на базе Qwen3.8-Flash-Next с изменённым поведением отказов для контролируемой оценки и red-team-исследований.

Подходит для: проверка поведения отказов в диалоговой модели · red-team-тестирование ответов на чувствительные запросы · оценка следования инструкциям

Англоязычная модель DistilBERT в формате ONNX извлекает ответы на вопросы из текста.

Подходит для: извлечение ответа из англоязычного документа · ответы на вопросы по тексту из базы знаний · поиск фактического ответа в статье или справочном материале

Компактная англоязычная модель RoBERTa от deepset для извлечения ответов на вопросы из текста и документов.

Подходит для: извлечение ответов из англоязычных документов · ответы на вопросы по внутренней базе знаний · поиск ответа в длинных текстовых фрагментах

UlizaLlama — дообученная модель Llama на 7 млрд параметров для ответов на вопросы и диалогов на суахили и английском.

Подходит для: ответы на вопросы на суахили · ответы на вопросы на английском · создание диалогового помощника на суахили и английском

Англоязычная модель ELECTRA для извлечения ответов на вопросы из текста, обученная на SQuAD 2.0.

Подходит для: извлечение ответа из фрагмента текста по вопросу · ответы на вопросы по документам в Haystack · поиск ответа в контексте с возможностью воздержаться, если ответа нет

Дообученная на SQuAD 1.1 англоязычная BERT-модель для извлечения ответов из текста по вопросу.

Подходит для: поиск ответа на вопрос в англоязычном документе · ответы на вопросы по справочным статьям · извлечение фактов из предоставленного текстового фрагмента

Англоязычная DeBERTa-v3-large, дообученная deepset для извлечения ответов на вопросы из текста, включая распознавание вопросов без ответа в контексте.

Подходит для: извлечение ответа из статьи или документа по вопросу · поиск ответа в контексте для системы вопросов и ответов · ответы на вопросы по документам в конвейере Haystack

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

AraELECTRA, дообученная на арабской части ArTyDiQA для извлечения ответов на вопросы из текста на арабском языке.

Подходит для: поиск ответов на вопросы в статьях арабской Википедии · извлечение ответа из предоставленного арабского контекста · создание прототипа арабской системы вопросно-ответного поиска

Англоязычная модель deepset для извлечения ответов на вопросы из текста, дообученная на SQuAD 2.0.

Подходит для: Извлечение ответа из статьи по заданному вопросу · Ответы на вопросы по внутренним документам · Поиск фрагмента с ответом в базе текстов

Немецкая модель на базе GELECTRA для извлечения ответов на вопросы из текста.

Подходит для: поиск ответов в немецких документах · ответы на вопросы по немецким веб-страницам · извлечение ответов из корпоративных текстов

Дообученная на SQuAD v2 модель FLAN-T5-small отвечает на вопросы по текстовому контексту.

Подходит для: извлечение ответа из статьи или документа · ответы на вопросы по справочным материалам · создание вопросно-ответного компонента для поиска по текстам