Модель Unsloth на архитектуре Llama для извлечения признаков из текста.

Подходит для: получение векторных представлений текста · подготовка признаков для последующей обработки текста · извлечение признаков через Transformers

Малайскоязычная модель на базе Llama 2 для извлечения признаков и построения текстовых эмбеддингов.

Подходит для: получение эмбеддингов малайскоязычных документов · семантический поиск по текстовой коллекции · поиск похожих текстов

Компактная Model2Vec-модель создаёт 768-мерные текстовые эмбеддинги для семантического поиска и сравнения предложений.

Подходит для: семантический поиск по коллекции документов · поиск релевантных фрагментов для RAG · сравнение сходства предложений

Компактная трёхслойная модель MiniLM для извлечения векторных представлений текста.

Подходит для: получение эмбеддингов текстов · подготовка признаков для семантического поиска · представление текста для последующей классификации

Компактная англоязычная модель статических эмбеддингов для быстрого семантического поиска, сравнения и ранжирования текстов.

Подходит для: семантический поиск по текстовым документам · поиск похожих предложений и фрагментов · ранжирование результатов поиска по релевантности

Предварительно обученная англоязычная модель Microsoft для извлечения признаков речи и последующего дообучения под задачи обработки аудио.

Подходит для: извлечение признаков из речи для downstream-моделей · подготовка представлений аудио для классификации речи · дообучение модели для распознавания английской речи

Мультиязычная модель BAAI на базе Gemma 2 для получения текстовых эмбеддингов и семантического поиска.

Подходит для: семантический поиск по мультиязычным документам · поиск релевантных фрагментов для RAG · сравнение смысловой близости предложений

Модель Unsloth AI семейства Llama для извлечения признаков и получения представлений текста.

Подходит для: получение признаковых представлений текста · извлечение векторов для поиска по сходству · подготовка текстовых признаков для downstream-моделей

Базовая англоязычная модель Microsoft для извлечения речевых признаков из аудио и последующей настройки под задачи обработки речи.

Подходит для: извлечение признаков из англоязычной речи · подготовка речевых представлений для дообучения ASR · дообучение на классификацию аудиозаписей

Англоязычный энкодер предложений, создающий семантические векторы для поиска, сравнения и кластеризации текстов.

Подходит для: семантический поиск по коротким текстам · поиск похожих предложений и абзацев · кластеризация текстов по смыслу

Малайскоязычная embedding-модель mesolitica на базе Llama 2 для преобразования текста в векторные представления.

Подходит для: построение эмбеддингов малайскоязычных текстов · семантический поиск по малайским документам · сравнение сходства малайскоязычных предложений

Квантованные 300-мерные английские векторы GloVe-6B для вычисления семантического сходства и создания NLP-признаков.

Подходит для: вычисление семантического сходства предложений на английском · получение эмбеддингов отдельных английских слов · создание признаков для классических NLP-моделей

Компактная шестислойная модель MiniLM извлекает контекстные признаки из текста для NLP-задач.

Подходит для: извлечение признаков из текстовых последовательностей · получение контекстных представлений для поиска · подготовка текстовых признаков для классификации

Мультимодальная модель Tencent на базе Qwen3.5-2B, создающая эмбеддинги текста, изображений, видео и визуальных документов для поиска и сопоставления.

Подходит для: поиск изображений по текстовому запросу · поиск видео по описанию · сопоставление текста и визуальных документов

Мультиязычная модель NVIDIA для создания текстовых эмбеддингов, семантического поиска и извлечения документов в RAG-системах.

Подходит для: семантический поиск по коллекции документов · поиск документов на другом языке по запросу · подбор контекстных фрагментов для RAG

Модель XLM-RoBERTa создаёт семантические эмбеддинги английских и немецких предложений для поиска сходных текстов как внутри одного языка, так и между языками.

Подходит для: семантический поиск по англо-немецкому корпусу · поиск немецких документов по запросу на английском языке · сравнение семантического сходства предложений

Компактная многоязычная модель CodeFuse AI для создания текстовых эмбеддингов, семантического поиска и ранжирования.

Подходит для: создание эмбеддингов документов для векторной базы · семантический поиск по коллекции текстов · поиск релевантных фрагментов для RAG

Предварительно обученная вьетнамская модель BART со слоговой токенизацией для генеративных задач, включая суммаризацию текста.

Подходит для: суммаризация вьетнамских текстов · генерация текста на вьетнамском языке · дообучение модели для задач обработки вьетнамского языка

PyTorch-порт VideoPrism LVT Base для извлечения признаков и векторных представлений из видео.

Подходит для: извлечение признаков из видеоклипов · получение векторных представлений видео для поиска · подготовка видеоданных для последующей классификации

Многоязычная символьная модель Google для извлечения признаков и последующей настройки на задачи понимания текста.

Подходит для: извлечение признаков из многоязычных текстов · подготовка представлений для классификации предложений · подготовка признаков для разметки токенов

Компактная англоязычная BERT-модель BGE для создания текстовых эмбеддингов, семантического поиска и сравнения предложений.

Подходит для: семантический поиск по англоязычным документам · поиск релевантных фрагментов для RAG · сравнение смысловой близости предложений

Многоязычная модель CodeFuse на базе Qwen3 для создания компактных текстовых эмбеддингов, семантического поиска и ранжирования.

Подходит для: семантический поиск по документам на разных языках · поиск ответов по внутренней базе знаний · переранжирование результатов текстового поиска

Многоязычная модель BERT преобразует предложения и абзацы в 384-мерные векторы для семантического поиска, сравнения сходства и кластеризации.

Подходит для: семантический поиск по коллекции текстов · поиск перефразированных вопросов и предложений · сравнение смысловой близости текстов

Компактная мультимодальная модель для создания сопоставимых векторов текста, изображений, речи и окружающих звуков, применимых в поиске, маршрутизации и кластеризации.

Подходит для: поиск текстового описания по изображению · поиск аудиозаписей по текстовому запросу · мультимодальный поиск по тексту, изображениям и звуку