I.11Классификация, ранжирование и сопоставление

andreyunic23/beds_step4 — дообученная модель Sentence Transformers на основе sentence-transformers/all-mpnet-base-v2. Она кодирует предложения и короткие абзацы в плотные векторы размерностью 768 для семантического сравнения текстов; сходство оценивается косинусной мерой. Архитектура включает MPNet, усреднение токенных представлений и нормализацию; в README указана максимальная длина последовательности 384 токена, а метаданные приводят контекст 514 токенов. Модель подходит для семантического поиска, сопоставления похожих формулировок, поиска перефразировок, кластеризации и извлечения признаков для классификации текста. README описывает обучение на наборе из 1 084 пар предложений с ContrastiveTensionLossInBatchNegatives. Базовая модель многоязычная, однако языковая специализация этого дообучения в доступных сведениях явно не обозначена. Модель содержит 136,7 млн параметров и распространяется в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

BengaliSBERT-STS — модель L3Cube-Pune для оценки семантической близости предложений на бенгальском языке. Она создана на основе l3cube-pune/bengali-sentence-bert-nli и дообучена на наборе данных STS; относится к семейству BERT и использует архитектуру BertModel с плотными представлениями. Число параметров — около 264,8 млн, максимальная длина контекста — 512 токенов. Модель предназначена для получения векторных представлений предложений и сравнения их смысловой близости, например, при поиске похожих фраз или группировке текстов. Поддерживает бенгальский язык; доступна в формате PyTorch и распространяется по лицензии CC BY 4.0. Для использования требуется корректно агрегировать контекстуальные представления токенов с помощью pooling; конкретные ограничения качества в карточке не описаны.

Карточка модели rohand8/BERT на Hugging Face совпадает с карточкой yosuaw/all-MiniLM-L6-v2, поэтому описание составлено по ней. all-MiniLM-L6-v2 — модель Sentence-Transformers на базе MiniLM, разработанная в рамках проекта Hugging Face Community Week. Она кодирует предложения и короткие абзацы в плотные векторы размерности 384, отражающие семантическое содержание. Модель обучена контрастивным дообучением предварительно обученной nreimers/MiniLM-L6-H384-uncased на наборе более чем из миллиарда пар предложений. Модель предназначена для семантического поиска, извлечения информации, сравнения сходства предложений и кластеризации текстов. Архитектура — BERT-подобный MiniLM с 25,9 млн параметров; максимальная длина контекста — 512 токенов, а по умолчанию входы длиннее 256 WordPiece-токенов обрезаются. Карточка указывает поддержку английского языка. Веса доступны в форматах PyTorch, Safetensors и TensorFlow; лицензия — Apache-2.0.

Модель shreyansh26/bert-base-1024-biencoder-64M-pairs — двубашенный энкодер предложений на архитектуре BERT, основанный на предварительно обученной MosaicML BERT. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 для семантического поиска и кластеризации. В README указана обработка последовательностей длиной до 1024 токенов; метаданные модели указывают 136,7 млн параметров и контекст 512 токенов. Модель предназначена для поиска семантически близких текстов, извлечения документов и пассажей, а также сравнения и группировки предложений. В метаданных отмечен английский язык, а среди датасетов для обучения и оценки перечислены MS MARCO, SNLI, MultiNLI и другие наборы для поиска и текстового сходства. Репозиторий содержит веса PyTorch; для использования предлагаются Transformers и специализированная реализация Mosaic BERT. Лицензия в предоставленных данных не указана. Между README и метаданными есть расхождение по длине контекста: README сообщает 1024 токена, метаданные — 512; фактический рабочий предел следует проверять по конфигурации и токенизатору модели.

google-bert/bert-base-cased-finetuned-mrpc — англоязычная модель семейства BERT от Google, дообученная для задачи определения перефразирования в корпусе Microsoft Research Paraphrase Corpus (MRPC). Она предназначена для оценки того, выражают ли две фразы одно и то же; её можно применять для поиска дубликатов и группировки похожих предложений. В метаданных Hugging Face модель представлена как BERT для заполнения пропусков: 135,5 млн параметров, контекст до 512 токенов, доступны веса PyTorch, TensorFlow и Flax. В карточке Hub и исторических примерах Transformers указано дообучение bert-base-cased на MRPC. Лицензия в доступных данных не подтверждена. Модель принимает текстовые входы и выдаёт классовую оценку сходства пары предложений; она не предназначена для свободной генерации текста.

Это Sentence Transformer от luanafelbarros, дообученный на основе многоязычного энкодера google-bert/bert-base-multilingual-cased. Модель кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 и сравнивает их косинусным сходством. В архитектуре используются BERT и усреднение токенных представлений; README указывает максимальную длину последовательности 128 токенов, а метаданные — контекст до 512 токенов. Модель предназначена для семантического поиска и сравнения текстов, поиска перефразировок, кластеризации и получения признаков для классификации. Данные обучения содержат пары английских и неанглийских запросов, включая русский и другие языки; это указывает на многоязычное применение, в том числе межъязыковое сопоставление. Модель распространяется в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

abhijitt/bert_st_qa_multi-qa-mpnet-base-dot-v1-epochs-1 — модель Sentence-Transformers на архитектуре MPNet, обученная разработчиком abhijitt для представления предложений и абзацев в виде плотных векторов размерности 768. В метаданных указано 136,7 млн параметров и контекст до 514 токенов; модель опубликована в формате PyTorch. Векторы можно применять для семантического поиска, сравнения смысловой близости текстов и кластеризации. В README указано обучение с MultipleNegativesRankingLoss и косинусной функцией сходства. Модель принимает текст и выдаёт эмбеддинги; данные не устанавливают конкретные поддерживаемые языки, поэтому языковую специализацию определить нельзя. Для работы доступны Sentence-Transformers и Hugging Face Transformers; при использовании Transformers требуется подходящая операция pooling поверх контекстных представлений токенов. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Augmented SBERT STSb — модель на архитектуре BERT, опубликованная James Calam и обученная для получения векторных представлений предложений и абзацев. Она преобразует текст в плотные эмбеддинги размерности 768 и предназначена для сравнения семантической близости, семантического поиска и кластеризации текстов. Модель применима, например, в поиске по коллекции документов и группировке похожих высказываний. Модель содержит 136,7 млн параметров, принимает контекст длиной до 512 токенов и доступна в формате PyTorch. Она была создана как демонстрационная модель для курса по семантическому поиску, в главе о дополнении внутридоменных данных с помощью BERT. Для преобразования выходов Transformers в эмбеддинг при использовании без Sentence-Transformers требуется подходящая операция pooling. Лицензия в предоставленных данных не указана.

m3hrdadfi/bert-zwnj-wnli-mean-tokens — модель эмбеддингов на базе BERT, опубликованная пользователем m3hrdadfi. Она предназначена для получения векторных представлений предложений и оценки их семантического сходства; применять её можно через Sentence-Transformers либо Transformers с подходящей операцией pooling поверх контекстных представлений токенов. В модели около 145,5 млн параметров, максимальная длина контекста — 512 токенов; доступен формат PyTorch. Модель подходит для построения поиска по смыслу, сопоставления похожих предложений и других сценариев, где нужны эмбеддинги текста. Метаданные указывают на BERT и возможности получения эмбеддингов; идентификатор модели и название mean-tokens также указывают на mean pooling. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Nhat1904/best_64_shots — модель Sentence-Transformers на архитектуре MPNet, разработчик которой в карточке не назван. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для поиска семантически близких текстов, кластеризации и семантического поиска. Модель содержит 136,7 млн параметров, принимает текст и формирует векторные представления; максимальная длина контекста составляет 514 токенов. В README указано обучение с функцией потерь CosineSimilarityLoss. Репозиторий содержит веса PyTorch. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

hamtaai/bg3_model — дообученная модель Sentence Transformer на базе BAAI/bge-m3, представленная в архитектуре XLM-RoBERTa. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 1024 для вычисления семантической близости по косинусному сходству. Модель подходит для семантического поиска, сравнения текстов, поиска перефразирований, кластеризации и классификации текстов. В README указан предел длины последовательности 512 токенов; метаданные сообщают о контекстном окне базовой модели до 8194 токенов, поэтому для этой версии следует ориентироваться на ограничение README. Модель принимает текст и выдаёт эмбеддинги; указанные материалы не уточняют языковую специализацию именно этой дообученной версии. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

BAAI/bge-base-en — англоязычная плотная модель эмбеддингов семейства BGE, разработанная BAAI. Она преобразует текст в векторы для семантического поиска, извлечения документов, кластеризации и классификации, а также для использования в векторных базах данных и системах RAG. Модель основана на BERT, содержит 136,7 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Эмбеддинги можно применять для поиска близких по смыслу фрагментов и ранжирования кандидатов по относительной близости векторов. README рекомендует использовать более новую BAAI/bge-base-en-v1.5: у исходной версии распределение оценок сходства менее удобно, поэтому абсолютный порог сходства следует выбирать на данных конкретной задачи. Для коротких поисковых запросов к длинным документам инструкция к запросу может улучшить поиск. Модель предназначена для английского языка. Доступны веса в форматах PyTorch, safetensors и ONNX. Лицензия — MIT.

RK-1235/bge-base-FIR-matryoshka-BASELINE-10epo-triplet — дообученная модель Sentence Transformers на основе англоязычной BAAI/bge-base-en, созданная разработчиком репозитория. Она преобразует предложения и абзацы в плотные текстовые векторы размерностью 768 и предназначена для семантического поиска, сравнения сходства текстов, поиска перефразировок, кластеризации и классификации. Архитектура включает BERT, пулинг по CLS-токену и нормализацию векторов; максимальная длина входа — 512 токенов, сходство оценивается косинусной мерой. В README приведены оценки поиска для усечённых векторов размерностью от 64 до 1024 на тестовом наборе dim_1024/dim_768 и других наборах; результаты относятся к этим данным и не гарантируют качество на иных задачах. Модель рассчитана на английский текст. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Xenova/bge-large-en-v1.5 — модель векторных представлений текста, основанная на BAAI/bge-large-en-v1.5, разработанной BAAI. Репозиторий содержит ONNX-веса, адаптированные для работы с библиотекой Transformers.js и JavaScript-приложениями. Модель предназначена для преобразования предложений и документов в эмбеддинги размерностью 1024. Её можно применять для семантического поиска, retrieval-сценариев, сопоставления текстов и ранжирования документов по косинусному сходству. Для поиска рекомендуется добавлять к запросу инструкцию «Represent this sentence for searching relevant passages:». Поддерживаются пакетное вычисление эмбеддингов, mean pooling и нормализация векторов. К сильным сторонам относятся готовность к использованию в средах, совместимых с Transformers.js, формат ONNX и возможность выполнять вычисления непосредственно из JavaScript. По имеющимся данным, модель ориентирована на английский язык, однако сведения о точной архитектуре, количестве параметров, длине контекста, производительности и ограничениях не приведены. Лицензия в README не указана.

gavinqiangli/bge-large-mpnet-base-all-nli-triplet-final-50000 — англоязычная модель Sentence Transformers, дообученная на наборе all-nli от BAAI/bge-large-en. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 1024, нормализованные для сравнения по косинусному сходству. Модель построена на BERT и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Модель подходит для оценки семантической близости предложений, семантического поиска, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. Её можно использовать для поиска похожих фрагментов в корпусе, сопоставления запроса с документами и группировки текстов по смыслу. В README приведена оценка cosine_accuracy 0,8776 на all-nli-test с TripletEvaluator; она не гарантирует аналогичного качества на других данных. Модель опубликована под лицензией, указанной в метаданных Hugging Face; в предоставленных метаданных её значение отсутствует, поэтому условия лицензирования по этим источникам определить нельзя.

BAAI/bge-large-zh — модель эмбеддингов семейства BGE (BAAI General Embedding), разработанная Beijing Academy of Artificial Intelligence. Она преобразует китайский текст в плотные векторы для семантического поиска, извлечения релевантных документов, кластеризации и классификации, в том числе как компонент систем RAG и векторных баз данных. Модель построена на архитектуре BERT, содержит 424,3 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Для коротких поисковых запросов к длинным документам авторы рекомендуют добавлять инструкцию для запроса; сами документы в ней не нуждаются. Модель поддерживает китайский язык и выдаёт векторные представления текста. README рекомендует перейти на BAAI/bge-large-zh-v1.5: в версии v1.5 улучшено распределение оценок сходства и качество поиска. У старой версии оценки сходства несхожих предложений могут быть выше 0,5, поэтому абсолютные значения нельзя трактовать как универсальный порог; важнее относительный порядок результатов, а порог следует подбирать на своих данных. Лицензия — MIT.

KimChen/bge-m3-GGUF — это конвертированная в формат GGUF версия модели BAAI/bge-m3. Конвертацию выполнили с помощью llama.cpp; автором репозитория и сборки указан KimChen, а исходная модель разработана командой BAAI. Модель предназначена для задач семантического сходства предложений и извлечения признаков, включая использование в системах сопоставления текстов и других сценариях sentence-transformers. Формат GGUF позволяет запускать её через llama.cpp в командной строке или в режиме сервера. В README не указаны точные архитектурные параметры, размер модели, поддерживаемые языки, модальности и исходная длина контекста; для этих характеристик предлагается обращаться к карточке BAAI/bge-m3. К сильным сторонам относятся совместимость с llama.cpp и возможность локального запуска на поддерживаемом оборудовании. Ограничения и требования к ресурсам в README подробно не описаны, а приведённый пример сервера использует контекст размером 2048 токенов. Модель распространяется по лицензии MIT.

Это модель Sentence Transformers, дообученная разработчиком карточки на базе BAAI/bge-m3. Она использует XLM-RoBERTa и преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 1024, нормализованные для сравнения по косинусному сходству. Максимальная длина последовательности в README — 1024 токена. Модель предназначена для семантического поиска и сравнения текстов; также её можно применять для поиска перефразирований, кластеризации и классификации текстов. Она выдаёт векторы признаков, которые можно использовать в системах поиска и ранжирования. Метаданные указывают поддержку многоязычных представлений через базовую BGE-M3, однако конкретные языки этой версии не перечислены. Репозиторий содержит веса safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

collaborativeearth/bge-m3_wri_wflagtraining — модель Sentence Transformer на архитектуре XLM-RoBERTa, предназначенная для получения текстовых эмбеддингов и сравнения предложений. Модель кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 1024; для оценки сходства используется косинусное сходство. В метаданных указано 658,7 млн параметров и контекст до 8194 токенов, а карточка описывает конфигурацию с максимальной длиной последовательности 512 токенов. Модель подходит для семантического поиска, оценки текстового сходства, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текстов. Карточка приводит результаты оценки на наборе ir-eval, включая cosine_accuracy@1 0,3645 и ndcg@10 0,5441. Указанные данные не определяют языковой охват и лицензию, поэтому их нельзя уточнить по доступным сведениям.

BGE micro v2 ESG — компактная модель Sentence Transformers, дообученная на базе TaylorAI/bge-micro-v2 для представления английских предложений и абзацев в виде плотных векторов. В основе используется BERT с усреднением токенных представлений; модель содержит 18,8 млн параметров, выдаёт эмбеддинги размерности 384 и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Для сравнения векторов предусмотрена косинусная мера сходства. Модель предназначена для семантического поиска и сравнения текстов, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текстов. Обучение на парах контекстов и вопросов с MatryoshkaLoss позволяет использовать укороченные представления размерностью 256, 128, 64 или 32, хотя показатели поиска снижаются при уменьшении размерности. Поддерживается английский язык. Лицензия — Apache-2.0.

BAAI/bge-multilingual-gemma2 — мультиязычная модель эмбеддингов от BAAI на базе google/gemma-2-9b. Это плотная модель семейства Gemma 2 с 9 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов; она преобразует текст в векторные представления для поиска и сравнения смысловой близости. Модель обучена на данных для разных языков и задач, включая поиск, классификацию и кластеризацию. В README отмечены английский, китайский, японский, корейский и французский языки, а также результаты на мультиязычных бенчмарках MIRACL, MTEB, C-MTEB и AIR-Bench. Её можно применять для поиска по смыслу, ранжирования кандидатов и группировки похожих текстов. Модель распространяется под лицензией Gemma. Для кодирования по умолчанию используются доступные GPU; README описывает запуск через FlagEmbedding, Sentence Transformers и Transformers. Заявленные высокие результаты относятся к бенчмаркам, поэтому качество на конкретных языках и типах данных следует оценивать отдельно.

BAAI/bge-reranker-large — двуязычный англо-китайский переранжировщик текстов, разработанный командой FlagEmbedding при BAAI. Это модель архитектуры XLM-RoBERTa с 658,7 млн параметров, обученная как cross-encoder: она принимает запрос вместе с отдельным документом и оценивает их релевантность. Контекст составляет 514 токенов; доступны веса в форматах PyTorch, Safetensors и ONNX. Модель предназначена для повторной сортировки результатов поиска: сначала система извлекает кандидатов с помощью модели эмбеддингов, затем bge-reranker-large оценивает пары «запрос — документ» и помогает поднять наиболее подходящие материалы. Она ориентирована на более точное ранжирование, чем модель эмбеддингов, но менее эффективна по вычислениям, поэтому подходит для переранжирования ограниченного набора кандидатов, а не полного корпуса. Поддерживаемые языки — китайский и английский. Лицензия — MIT.

BAAI/bge-reranker-v2-gemma — мультиязычная модель-переранжировщик от BAAI, созданная на основе Google Gemma 2B и обученная на смеси мультиязычных наборов данных. Она принимает запрос вместе с текстом-кандидатом и выдаёт оценку их релевантности; более высокие значения означают лучшее соответствие, а оценку можно преобразовать функцией sigmoid в диапазон от 0 до 1. Модель предназначена для повторной сортировки результатов поиска, например первых 100 документов, найденных системой извлечения. Архитектура — плотная GemmaForCausalLM, размер — 2,5 млрд параметров, формат весов — safetensors. Модель поддерживает мультиязычные сценарии, имеет контекст длиной до 8192 токенов и может использоваться через FlagEmbedding. В README отмечены сильные мультиязычные возможности и высокая эффективность ранжирования; конкретные языки помимо общего указания на мультиязычность не перечислены. Лицензия — Apache-2.0. Как и другие ранжировщики, модель оценивает пары «запрос — текст» и не заменяет генератор ответов; качество сортировки зависит от исходных кандидатов и соответствия данных целевой области.

Карточка модели dengcao/bge-reranker-v2-m3 на Hugging Face совпадает с карточкой BAAI/bge-reranker-v2-m3, поэтому описание составлено по ней. BAAI/bge-reranker-v2-m3 — многоязычная модель переранжирования от BAAI, построенная на базе bge-m3 и использующая архитектуру XLM-RoBERTa для классификации последовательностей. Она принимает запрос и текстовый фрагмент и выдаёт оценку их релевантности; более высокий балл означает более подходящий фрагмент. При необходимости оценку можно преобразовать сигмоидой в значение от 0 до 1. Модель предназначена для повторной сортировки результатов поиска, например, для уточнения порядка документов, найденных системой извлечения, и повышения качества выдачи в многоязычных сценариях. В README она описана как быстрая и удобная для развёртывания; метаданные указывают 658,7 млн параметров и контекст до 8194 токенов. Карточка характеризует её как многоязычную, но не перечисляет отдельные языки. Модель доступна по лицензии Apache-2.0. Релевантность оценивается для пары «запрос — фрагмент», поэтому для поиска по корпусу сначала нужны кандидаты, полученные отдельной системой извлечения; модель сама не выполняет полный поиск. Скорость и пригодность к развёртыванию заявлены в карточке, но конкретные показатели производительности не приведены.

furiosa-ai публикует копию многоязычной модели-переранжировщика BAAI/bge-reranker-v2-m3 и Furiosa Executable Bundle для запуска через Furiosa-LLM на ускорителях FuriosaAI RNGD. Модель использует плотную архитектуру XLM-RoBERTa и класс XLMRobertaForSequenceClassification; она обрабатывает пары «запрос — документ» и выдаёт оценки релевантности для переупорядочивания результатов поиска в RAG- и поисковых конвейерах. Размер составляет 658,7 млн параметров, нативный контекст — 8194 токена. Репозиторий сохраняет исходные веса FP32 без низкоразрядной квантизации; для исполнения через FXB Furiosa-LLM преобразует их в BF16. На RNGD модель использует tensor parallelism с размером 8 PE на одной карте. Доступна лицензия Apache 2.0. Карточка описывает назначение переранжирования, но не приводит конкретный список поддерживаемых языков.

Карточка модели kranushealth/bge-reranker-v2-m3 на Hugging Face совпадает с карточкой BAAI/bge-reranker-v2-m3, поэтому описание составлено по ней. BAAI/bge-reranker-v2-m3 — многоязычная модель переранжирования от BAAI, построенная на базе bge-m3 и использующая архитектуру XLM-RoBERTa для классификации последовательностей. Она принимает запрос и текстовый фрагмент и выдаёт оценку их релевантности; более высокий балл означает более подходящий фрагмент. При необходимости оценку можно преобразовать сигмоидой в значение от 0 до 1. Модель предназначена для повторной сортировки результатов поиска, например, для уточнения порядка документов, найденных системой извлечения, и повышения качества выдачи в многоязычных сценариях. В README она описана как быстрая и удобная для развёртывания; метаданные указывают 658,7 млн параметров и контекст до 8194 токенов. Карточка характеризует её как многоязычную, но не перечисляет отдельные языки. Модель доступна по лицензии Apache-2.0. Релевантность оценивается для пары «запрос — фрагмент», поэтому для поиска по корпусу сначала нужны кандидаты, полученные отдельной системой извлечения; модель сама не выполняет полный поиск. Скорость и пригодность к развёртыванию заявлены в карточке, но конкретные показатели производительности не приведены.

Это кросс-энкодерный переранжировщик steerrec, дообученный на базе BAAI/bge-reranker-v2-m3 с библиотекой Sentence Transformers. Он оценивает пары текстов одним числовым баллом, который можно использовать для переранжирования результатов поиска и семантического поиска; в README приведена оценка на наборах amazon_test и amazon_val. Модель имеет архитектуру XLM-RoBERTa, содержит 658,7 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов по README; метаданные каталога указывают контекст до 8194 токенов. Лицензия в предоставленных данных не указана.

onnx-community/bge-reranker-v2-m3-ONNX — это ONNX-версия модели BAAI/bge-reranker-v2-m3, автоматически преобразованная и опубликованная сообществом onnx-community. Модель предназначена для переранжирования текстов: она может оценивать релевантность текстового фрагмента заданному запросу и использоваться в задачах поиска, семантического сопоставления и построения систем retrieval-augmented generation (RAG). Модель доступна для запуска через библиотеку Transformers.js и представлена в формате ONNX, что делает её подходящей для JavaScript-приложений и сред, поддерживающих ONNX. README не содержит сведений о точной архитектуре, размере, поддерживаемых языках, максимальной длине контекста, модальностях, показателях качества или ограничениях. Лицензия также не указана, поэтому условия использования по предоставленным данным определить нельзя.

bge-small-en-v1.5-bf16 — англоязычная модель для создания векторных представлений предложений и текстов. Модель представлена сообществом mlx-community в формате BF16 и основана на bge-small-en-v1.5; исходная модель предназначена для задач feature extraction и sentence similarity. Модель подходит для семантического поиска, сопоставления похожих текстов, классификации, кластеризации, retrieval и reranking, а также для построения систем поиска дубликатов и оценки семантической близости. В README приведены результаты тестирования на наборах MTEB для классификации, поиска, кластеризации, переранжирования и оценки текстовой близости, включая Amazon, ArguAna, AskUbuntu, Banking77 и BIOSSES. Поддерживаемый язык — английский. Сведения о точном размере модели, архитектуре, размерности эмбеддингов и максимальной длине контекста в предоставленных данных отсутствуют. Модель ориентирована на эффективное получение эмбеддингов, однако её качество и применимость следует оценивать на данных конкретного проекта; переносимость на другие языки не подтверждена. Лицензия — MIT.

raul-delarosa99/bge-small-en-v1.5-RIRAG_ObliQA — англоязычная Sentence Transformer модель, дообученная разработчиком на базе BAAI/bge-small-en-v1.5 для поиска и сопоставления текстов в сценариях вопросов и ответов. Она преобразует предложения и абзацы в плотные эмбеддинги размерности 512; архитектура включает BERT, пулинг по CLS-токену и нормализацию векторов. Для сравнения используется косинусное сходство. Модель содержит 40 млн параметров и обрабатывает до 512 токенов на входе. Модель подходит для семантического поиска релевантных фрагментов по вопросу, оценки сходства предложений и абзацев, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текстов. В приведённой оценке на qa_eval дообученная версия показала более высокие значения точности и полноты поиска на первых десяти результатах, чем базовая модель. Обучающий набор содержит 29 547 пар anchor-positive с примерами вопросов и фрагментов ответов, в том числе юридического содержания. Для практического использования модель формирует векторные представления текста; она не генерирует ответы сама по себе. Лицензия в предоставленных данных не указана.