Много-векторный ModernBERT-энкодер для семантического поиска и ранжирования медицинских текстов методом MaxSim.
Подходит для: поиск медицинских публикаций по вопросу · ранжирование фрагментов медицинских документов · подбор релевантных медицинских текстов для ответа на вопрос
Мультиязычный Cross-Encoder оценивает релевантность фрагментов запросу и переупорядочивает результаты поиска.
Подходит для: переранжирование найденных документов по релевантности запросу · сортировка фрагментов-кандидатов для RAG · улучшение порядка результатов мультиязычного поиска
BGE-M3 — многоязычная модель для семантического, лексического и гибридного поиска по текстам и документам.
Подходит для: семантический поиск по документам · гибридный поиск в RAG с эмбеддингами и лексическими весами · многоязычный и межъязыковой поиск
Многоязычный аудиоэнкодер на базе Wav2Vec2 извлекает 1024-мерные представления речи для последующей обработки и распознавания.
Подходит для: извлечение признаков из аудио речи · подготовка представлений речи для системы распознавания · построение многоязычного ASR-конвейера
Англоязычный BERT-энкодер DPR, преобразующий вопросы в векторы для поиска релевантных документов в системах ответов на вопросы.
Подходит для: векторизация вопросов для поиска по Википедии · поиск релевантных фрагментов для открытых вопросов · построение retrieval-компонента системы вопросно-ответного поиска
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
Визуальный энкодер SigLIP 2 на базе ViT для извлечения признаковых векторов изображений в задачах поиска и сопоставления.
Подходит для: извлечение векторов признаков изображений · поиск похожих изображений по визуальному содержанию · подготовка изображений для мультимодального поиска
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
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
Дообученная модель X-Codec на базе HuBERT для извлечения признаков общего аудио и работы с кодированием на разных битрейтах.
Подходит для: извлечение признаков из общего аудио · кодирование аудиосигнала на низком битрейте · сравнение аудиокодирования при разных битрейтах
Англоязычный 24-слойный BERT-generation энкодер Google для кодирования текста и использования в системах генерации последовательностей.
Подходит для: кодирование текста для генеративной модели с энкодером и декодером · подготовка входного текста для суммаризации · подготовка текста для машинного перевода
CANINE-S — многоязычный символьный энкодер для извлечения представлений текста и тонкой настройки под задачи понимания языка.
Подходит для: извлечение векторных представлений текста · подготовка признаков для классификации предложений · тонкая настройка для разметки токенов
Компактная англоязычная модель IBM на базе ModernBERT, которая создаёт векторные представления текста для семантического поиска и сопоставления.
Подходит для: Семантический поиск по англоязычным документам · Извлечение релевантных фрагментов для RAG · Поиск похожих текстов и запросов
Компактная трёхслойная модель MiniLM для извлечения векторных представлений текста.
Подходит для: получение эмбеддингов текстов · подготовка признаков для семантического поиска · представление текста для последующей классификации
Нейросетевой аудиокодек Meta AI для сжатия и восстановления речи, музыки и других аудиосигналов с низким битрейтом.
Подходит для: сжатие речи для потоковой передачи · сжатие музыки с низким битрейтом · восстановление аудио после сжатия
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
Разреженный энкодер OpenSearch на базе DistilBERT для семантического поиска документов и извлечения релевантных фрагментов.
Подходит для: поиск релевантных документов в корпусе · поиск ответов и фрагментов для системы вопросов и ответов · семантический поиск в OpenSearch с обратным индексом Lucene
Англоязычный энкодер ModernBERT на 1 млрд параметров для извлечения текстовых признаков, поиска и заполнения пропусков.
Подходит для: получение векторных представлений текстов для семантического поиска · извлечение признаков для классификации текстов · поиск фрагментов кода по запросу
Многоязычная разреженная BERT-модель OpenSearch для кодирования документов и запросов в поиске по текстам.
Подходит для: семантический поиск документов в OpenSearch · поиск по пассажам в многоязычных коллекциях · расширение документов для повышения полноты поиска
Квантованный мультиязычный энкодер ModernBERT для извлечения текстовых признаков и построения пользовательских MLX-приложений на Apple Silicon.
Подходит для: извлечение векторных представлений мультиязычного текста · получение скрытых состояний текста для собственной MLX-головы · подготовка признаков для классификатора текста
Мультиязычный мультимодальный энкодер, который выдаёт контекстные представления текста и изображений для последующей настройки под поиск, классификацию и извлечение информации.
Подходит для: получение эмбеддингов текста для последующей настройки · получение представлений изображений и текста совместным энкодером · подготовка энкодера для классификации после дообучения
Модель преобразует английские вопросы и текстовые фрагменты в эмбеддинги для семантического поиска релевантных документов и ответов.
Подходит для: поиск ответов на вопросы в коллекции документов · семантический поиск по абзацам и текстовым фрагментам · поиск похожих вопросов и ответов
ColBERTv2 — англоязычная BERT-модель для быстрого поиска и ранжирования релевантных текстовых фрагментов по запросу.
Подходит для: поиск релевантных фрагментов в большой коллекции документов · извлечение passages для системы RAG · поиск по корпусу для ответа на вопросы
Извлекающий визуальные признаки энкодер Qwen2-VL для обучения мультимодальных моделей на изображениях разных размеров и пропорций.
Подходит для: извлечение визуальных признаков из изображений · подключение vision tower при обучении мультимодальных моделей · обработка изображений с разными размерами и соотношениями сторон