I.11Классификация, ранжирование и сопоставление

Это англоязычная модель Sentence Transformers, разработанная tomaarsen и дообученная на парах вопросов и ответов из набора Natural Questions на базе google-bert/bert-base-uncased. Модель кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768; сходство между ними можно оценивать косинусной мерой. Максимальная длина входной последовательности — 512 токенов. Модель предназначена для семантического поиска и сравнения текстов, поиска перефразировок, кластеризации и извлечения признаков для классификации. Она может использоваться, например, для сопоставления вопроса с релевантным ответом или документом. Лицензия — Apache-2.0. Результаты в README приведены на небольших тестовых наборах; качество для конкретного корпуса следует оценивать отдельно.

Эта модель Sentence Transformers разработана на основе google-bert/bert-base-uncased и дообучена на наборе sentence-transformers/stsb для оценки смыслового сходства предложений. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768, сравниваемые косинусной близостью; архитектура включает BERT и усреднение токенных представлений. Модель рассчитана на английский язык. В метаданных указан контекст до 512 токенов, а в карточке модели — максимальная длина последовательности 128 токенов. Подходит для семантического поиска, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста на основе эмбеддингов. В README приведены результаты оценки на STS-test, однако агрегированные показатели могут различаться между таблицами. Лицензия в предоставленных данных не указана.

biggy-smiley/bert-base-uncased-fibe-ST — модель Sentence Transformers, дообученная на основе pilotj/bert-base-uncased-fibe-final. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 для вычисления семантического сходства по косинусной близости, семантического поиска, поиска перефразировок, классификации текста и кластеризации. В основе — BERT с усреднением токенных представлений; максимальная длина входа составляет 512 токенов. Модель предназначена для получения текстовых эмбеддингов и сравнения фрагментов текста. Карточка описывает использование через библиотеку Sentence Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Модель tomaarsen/bert-base-uncased-gooaq-og — англоязычная модель Sentence Transformers, созданная дообучением google-bert/bert-base-uncased на наборе вопросов и ответов sentence-transformers/gooaq. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 и сравнивает их косинусным сходством; максимальная длина входа — 512 токенов. Архитектура состоит из BERT и среднего пулинга токенов. Модель предназначена для семантического поиска и сравнения текстов, включая поиск ответов по вопросам, выявление перефразировок, кластеризацию и классификацию текста с последующим обучением классификатора. В README приведены результаты оценки поиска на gooaq-dev. Модель принимает текст и возвращает векторы; сама по себе она не генерирует ответы. Лицензия — Apache-2.0.

Это Sentence Transformer на базе BERT, разработанный tintnguyen и дообученный на модели tintnguyen/bert-base-vi-uncased-st. Он преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для поиска семантически близких текстов и сравнения их сходства. Модель использует BERT с усреднением токенных представлений; сходство векторов обычно оценивают косинусной мерой. Максимальная длина входа — 512 токенов. Обучение на парах anchor-positive с MultipleNegativesRankingLoss ориентирует её на семантический поиск, поиск перефразирований, кластеризацию и классификацию текстов. Модель рассчитана прежде всего на вьетнамский язык; в примерах данных встречаются также тексты на других языках. Для практического применения модель формирует текстовые эмбеддинги, а не готовые ответы или метки. В метаданных указана лицензия Apache-2.0.

sobamchan/bert-large-uncased-no-mrl — англоязычная модель Sentence Transformers, дообученная на наборе all-nli на основе google-bert/bert-large-uncased. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 1024; сходство между ними можно оценивать косинусной мерой. Максимальная длина входа — 512 токенов. Модель подходит для семантического поиска, сравнения текстов по смыслу, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текстов на основе эмбеддингов. В README приведён результат на sts-dev: Spearman 0,8165 для косинусного сходства. Модель построена на BERT с усреднением токенных представлений и распространяется в формате Safetensors. Модель рассчитана на английский язык. Для других языков её пригодность не подтверждена; длинные входы ограничены 512 токенами. Лицензия в предоставленных данных не указана.

BEE-spoke-data/bert-plus-L8-v1.0-syntheticSTS-4k — модель эмбеддингов на архитектуре BERT, разработанная BEE-spoke-data на базе BEE-spoke-data/bert-plus-L8-v1.0-allNLI_matryoshka. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 и предназначена для поиска семантически близких текстов и кластеризации. Модель дообучена на синтетических данных о сходстве текстов; поддерживает Matryoshka-размерности 768, 512, 256, 128 и 64, а контекст составляет до 4096 токенов. Её можно применять для семантического поиска, сравнения сходства текстов и группировки документов по смыслу. Репозиторий содержит веса Safetensors и формат ONNX; модель рассчитана на английский язык. Лицензия — Apache-2.0.

Shobhank-iiitdwd/BERT-snli-mnli-stsb — модель на основе BERT, представленная в формате sentence-transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для поиска по смыслу, сравнения сходства и кластеризации текстов. Модель содержит 136,7 млн параметров, работает с текстом и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Модель обучалась с функцией CosineSimilarityLoss и подходит для построения семантического поиска и группировки похожих текстов. Веса доступны в формате PyTorch. В карточке не указаны лицензия и явные ограничения на применение.

Англоязычная модель Sentence Transformer, дообученная автором aritrasen на BAAI/bge-base-en-v1.5. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для поиска по смыслу и сравнения текстов. В архитектуре используются BERT, пулинг по CLS-токену и нормализация; сходство можно оценивать косинусной мерой. Максимальная длина входа — 512 токенов. Модель предназначена для семантического поиска, подбора похожих предложений, поиска перефразировок, кластеризации и извлечения признаков для классификации текста. В README указано обучение на 9 598 примерах с MultipleNegativesRankingLoss. Модель распространяется под лицензией базовой модели; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

krunchykat/bge-base-en-v1.5-ft-quora — англоязычная модель эмбеддингов на базе BERT, опубликованная пользователем krunchykat. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 и предназначена для поиска семантически близких текстов и кластеризации. Модель дообучена с функцией OnlineContrastiveLoss; её можно использовать через библиотеку Sentence-Transformers. Размер модели — 136,7 млн параметров, максимальная длина контекста — 512 токенов. Модель подходит для семантического поиска, сопоставления вопросов и ответов и группировки похожих текстов на английском языке. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

567-labs/bge-base-en-v1.5-ft-quora-0.9 — модель эмбеддингов предложений и абзацев на базе BERT, представленная в формате Sentence-Transformers. Она кодирует текст в плотные векторы размерностью 768 и предназначена для семантического поиска и кластеризации. Модель обучалась с функцией потерь OnlineContrastiveLoss; в метаданных указано 136,7 млн параметров и контекст до 512 токенов. Модель подходит для поиска вопросов, похожих по смыслу, в частности в корпусах вопросов и ответов, а также для группировки текстов по тематике. Она принимает текст и выдаёт векторы для последующего сравнения, ранжирования или кластеризации. По названию репозитория и описанию обучения это дообученная версия BGE base English v1.5 на данных Quora; отдельная лицензия в предоставленных данных не указана.

Suva/bge-base-finetuned — модель эмбеддингов на основе архитектуры BERT, представленная в формате Sentence Transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для семантического поиска, сравнения текстов и кластеризации. Модель содержит 136,7 млн параметров, принимает текст с контекстом до 512 токенов и доступна в форматах PyTorch и Safetensors. Модель обучалась с функцией потерь MultipleNegativesRankingLoss и косинусной мерой сходства. Её можно применять для поиска похожих фрагментов, группировки текстов и получения векторных представлений для последующих задач. README и метаданные не указывают специализированную предметную область или поддерживаемые естественные языки. Лицензия в предоставленных данных не указана.

himanshu23099/bge_embedding_finetune1 — англоязычная модель Sentence Transformer, дообученная на базе BAAI/bge-small-en-v1.5. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 384 для семантического поиска, сравнения текстов, поиска перефразировок, классификации и кластеризации. Модель использует архитектуру BERT с пуллингом CLS-токена и нормализацией векторов; сходство оценивается косинусной мерой. Размер модели — около 40 млн параметров, максимальная длина входа — 512 токенов. Модель подходит для поиска похожих текстов и ранжирования кандидатов по семантической близости. В README приведены результаты оценки поиска по косинусному сходству: точность составляет 0,358 при k=1, 0,7092 при k=5 и 0,7993 при k=10. Модель ориентирована на английский язык и предназначена для работы с текстовыми данными; лицензия в предоставленных данных не указана.

zhou209/bge-ft — модель Sentence Transformers на архитектуре XLM-RoBERTa с 658,7 млн параметров. Она преобразует предложения и абзацы в плотные нормализованные векторы размерностью 1024; сходство текстов измеряется косинусным сходством. Максимальная длина последовательности — 8192 токена. Модель подходит для семантического поиска, оценки сходства предложений, поиска перефразирований, кластеризации и классификации текста на основе эмбеддингов. В карточке не раскрыты обучающие данные и языковой охват, поэтому нельзя точнее оценить качество для отдельных языков и предметных областей. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; сведения о лицензии отсутствуют.

MANMEET75 разработал англоязычную Sentence Transformer модель, дообученную на базе BAAI/bge-large-en-v1.5 для сопоставления предложений и семантического поиска. Модель построена на BERT: преобразует предложения и абзацы в нормализованные плотные эмбеддинги размерностью 1024, сравниваемые по косинусному сходству. Контекст ограничен 512 токенами. Модель предназначена для поиска релевантных фрагментов по вопросу, оценки семантического сходства, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. Обучение Matryoshka позволяет использовать укороченные представления размерностью до 64, сохраняя полезность для поиска. В README приведены результаты InformationRetrievalEvaluator на датасетах dim_768, dim_512, dim_256, dim_128 и dim_64; размер обучающей выборки — 530 пар. Модель принимает текст и возвращает векторы признаков; лицензия Apache-2.0. Она рассчитана на английский язык, а качество на других языках не подтверждено. Тексты длиннее 512 токенов выходят за заявленный предел последовательности.

Карточка модели hopeawei/bge-large-zh-v1.5 на Hugging Face совпадает с карточкой BAAI/bge-large-zh-v1.5, поэтому описание составлено по ней. BAAI/bge-large-zh-v1.5 — модель эмбеддингов семейства BGE, разработанная Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI). Она преобразует китайский текст в плотные векторные представления для поиска и сравнения текстов; версия v1.5 улучшает распределение оценок сходства и позволяет выполнять поиск без инструкции к запросу. Модель построена на архитектуре BERT, содержит 424,3 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Модель подходит для семантического поиска по документам, поиска ответов для RAG-систем и сопоставления запросов с текстами. Эмбеддинги можно использовать для получения первичного списка кандидатов, а затем уточнять ранжирование отдельной моделью BGE Reranker. В README семейство BGE описано для китайского и английского языков, однако эта конкретная модель рассчитана прежде всего на китайский. Сходство между эмбеддингами не следует трактовать как универсальную вероятность: в README отмечено, что оценки несхожих предложений могут быть выше 0,5. Репозиторий использует формат PyTorch и лицензию MIT.

Карточка модели q2323q431/bge-large-zh-v1.5 на Hugging Face совпадает с карточкой BAAI/bge-large-zh-v1.5, поэтому описание составлено по ней. BAAI/bge-large-zh-v1.5 — модель эмбеддингов семейства BGE, разработанная Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI). Она преобразует китайский текст в плотные векторные представления для поиска и сравнения текстов; версия v1.5 улучшает распределение оценок сходства и позволяет выполнять поиск без инструкции к запросу. Модель построена на архитектуре BERT, содержит 424,3 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Модель подходит для семантического поиска по документам, поиска ответов для RAG-систем и сопоставления запросов с текстами. Эмбеддинги можно использовать для получения первичного списка кандидатов, а затем уточнять ранжирование отдельной моделью BGE Reranker. В README семейство BGE описано для китайского и английского языков, однако эта конкретная модель рассчитана прежде всего на китайский. Сходство между эмбеддингами не следует трактовать как универсальную вероятность: в README отмечено, что оценки несхожих предложений могут быть выше 0,5. Репозиторий использует формат PyTorch и лицензию MIT.

hqta1110/bge-m3 — дообученная разработчиком репозитория модель Sentence Transformer на базе BAAI/bge-m3, построенная на XLM-RoBERTa. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 1024 и подходит для семантического поиска, оценки сходства текстов, поиска перефразировок, классификации и кластеризации. Модель обучалась на 119 434 примерах из CSV с тройками Anchor, Positive и Negative; для сравнения в README указана косинусная мера сходства. Метаданные указывают контекст до 8194 токенов, тогда как в архитектуре README задана максимальная длина последовательности 1024 токена. Используйте её для получения текстовых эмбеддингов и сравнения текстов; конкретные языки и области применения в карточке не обозначены. Доступна в формате safetensors, библиотека — sentence-transformers. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

qilowoq/bge-m3-en-ru — компактная версия BAAI/bge-m3, подготовленная автором репозитория обрезанием словаря до токенов английского и русского языков. Модель основана на архитектуре XLM-RoBERTa, содержит 465,8 млн параметров и предназначена для получения векторных представлений предложений и сравнения их семантического сходства. Карточка сообщает, что обрезанный словарь уменьшает модель примерно в 1,5 раза относительно исходной и сохраняет те же эмбеддинги. Модель подходит для семантического поиска, сопоставления запросов с документами и поиска похожих предложений на английском и русском языках. Она принимает текст и выдаёт эмбеддинги; заявленная длина контекста — 8194 токена. Распространяется по лицензии MIT.

BorisTM/bge-m3_en_ru — компактная версия модели эмбеддингов BAAI/bge-m3, подготовленная для английского и русского языков. В модели оставлены токены этих двух языков: размер словаря сокращён до 21% от исходного, а общее число параметров составляет 449,9 млн, или 63,3% от исходного размера. Архитектура — XLM-RoBERTa; модель доступна в формате safetensors и рассчитана на контекст до 8194 токенов. Модель предназначена для получения текстовых эмбеддингов и сравнения сходства предложений, например для семантического поиска и подбора похожих текстов. Её можно использовать с Sentence-Transformers или Transformers, применяя подходящую операцию pooling к контекстным представлениям токенов. Автор README сообщает, что сокращение словаря не ухудшило качество эмбеддингов на английском и русском языках. Это производная версия BAAI/bge-m3, созданная сокращением словаря токенизатора. Лицензия в предоставленных данных не указана.

JINSUP/bge-m3-ko-axriv-agent-part-2025 — модель Sentence Transformer, дообученная разработчиком JINSUP на базе BAAI/bge-m3. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 1024 для сравнения семантической близости, семантического поиска, поиска перефразировок, классификации текста и кластеризации. В README указаны архитектура XLM-RoBERTa с пулингом CLS-токена и нормализацией векторов, косинусная функция сходства и максимальная длина последовательности 8192 токена. Обучение проводилось на 2162 парах предложений с функцией потерь MultipleNegativesRankingLoss. Примеры данных включают корейские и английские тексты, в том числе вопросы и ответы о научных темах и лекарствах, но модель описана как дообученная на базе многоязычной BGE-M3, поэтому применима к многоязычному поиску и сопоставлению текстов. Модель принимает текст и выдаёт векторы, пригодные для семантического поиска и оценки сходства. Лицензия в предоставленных данных не указана.

upskyy/bge-m3-korean — модель Sentence Transformers, дообученная разработчиком upskyy на базе BAAI/bge-m3 на наборах korsts и kornli. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 1024 и предназначена для сравнения смысловой близости текстов; сходство оценивается косинусной мерой. Архитектура основана на XLM-RoBERTa с усреднением токенных представлений, максимальная длина последовательности — 8192 токена. Модель подходит для семантического поиска, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текстов. Основной целевой язык — корейский; метаданные также отмечают многоязычную поддержку. В README приведена оценка на sts-dev: корреляция Спирмена для косинусного сходства 0,8724. В репозитории указаны веса safetensors. Лицензия в предоставленных данных не приведена.

Это модель Sentence Transformer, дообученная на базе BAAI/bge-m3 и предназначенная для представления предложений и абзацев в виде плотных векторов размерности 1024. Её разработчик в предоставленной карточке не назван. Модель использует XLM-RoBERTa, объединяет представление токенов через CLS-пулинг и нормализует векторы; близость текстов можно оценивать косинусным сходством. Модель подходит для семантического поиска, сравнения текстов, поиска перефразирований, кластеризации и классификации текста. README указывает максимальную длину последовательности 1024 токена, а метаданные — контекст до 8194 токенов; эти значения расходятся, поэтому фактическую допустимую длину следует сверить с используемой конфигурацией. Для базовой BGE-M3 заявлена многоязычная поддержка, но конкретный набор языков этой версии в предоставленных данных не перечислен. Условия лицензии в источниках не приведены.

Это модель Sentence Transformer, дообученная на основе BAAI/bge-m3 и разработанная автором репозитория seongil-dn. Она преобразует предложения и абзацы в нормализованные плотные векторы размерности 1024 для семантического поиска и сравнения текстов по косинусному сходству. Также её можно применять для поиска перефразировок, кластеризации и классификации текстов. Модель использует XLM-RoBERTa с pooling по CLS-токену; README указывает максимальную длину последовательности 1024 токена. Метаданные сообщают о контекстном окне до 8194 токенов, поэтому фактический предел обработки следует сверять с используемой конфигурацией. Репозиторий предназначен для работы с библиотекой Sentence Transformers и содержит веса в формате Safetensors. Данных о лицензии в предоставленных источниках нет.

Модель seongil-dn/bge-m3-kor-retrieval-bs16-checkpoint-283 — дообученный Sentence Transformer на базе BAAI/bge-m3, опубликованный автором seongil-dn. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 1024 и предназначена для семантического поиска и сравнения текстов; также подходит для поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. В модели используется XLM-RoBERTa с пуллингом CLS-токена и нормализацией векторов; README указывает максимум 1024 токена на вход, а метаданные — нативный контекст до 8194 токенов. Для оценки сходства применяется косинусная близость. Модель принимает текст и возвращает векторные представления. Базовая BGE-M3 описана как многоязычная модель для поиска по текстам и документам; имя текущего чекпойнта указывает на корейскую retrieval-настройку, но явный перечень поддерживаемых языков для этого чекпойнта в карточке не приведён. В репозитории указана лицензия и условия использования не описаны в предоставленных данных, поэтому их нельзя уточнить.

IoannisKat1/bge-m3-matryoshka — дообученная модель Sentence Transformers на базе BAAI/bge-m3 для поиска и сопоставления предложений и абзацев. Она преобразует текст в плотные векторы размерности 1024, нормализованные для сравнения по косинусному сходству; благодаря обучению Matryoshka векторы можно усекать до меньших размерностей, от 64 до 768, с изменением качества поиска. Модель построена на XLM-RoBERTa с CLS-пулингом и принимает последовательности длиной до 8192 токенов. В карточке заявлен английский язык, хотя приведённый пример обучающей выборки содержит греческий текст. Модель подходит для семантического поиска, поиска по запросу в коллекции текстов и ранжирования кандидатов по близости эмбеддингов. Обучение проводилось на 4268 парах anchor-positive; качество показано на наборах для информационного поиска, но эти результаты не гарантируют качество на других данных. Лицензия Apache-2.0. Это текстовая модель эмбеддингов: она не генерирует ответы и сама по себе не выполняет поиск по внешнему хранилищу.

gpahal/bge-m3-onnx-int8 — это оптимизированная и квантизованная до int8 версия модели BAAI/bge-m3, подготовленная сообществом для запуска через ONNX Runtime. Модель предназначена для получения эмбеддингов и поддерживает многоязычные сценарии, семантическое сравнение предложений, извлечение признаков и гибридный поиск. Модель одновременно формирует три представления текста: плотное dense, разреженное sparse и ColBERT-представление. Плотные и ColBERT-эмбеддинги нормализуются по умолчанию, как в исходной библиотеке FlagEmbedding; разреженное представление можно преобразовать в словарь весов токенов. Для инференса используются ONNX Runtime, токенизация через Hugging Face Transformers и интеграция с Optimum. В модели применены оптимизации графа уровня O2, а вычисления рассчитаны на CPU; точный размер модели, длина контекста и перечень поддерживаемых языков в README не указаны. К сильным сторонам относятся объединение dense-, sparse- и ColBERT-представлений в одном запуске, многоязычная ориентация, снижение вычислительных требований благодаря int8-квантизации и совместимость с ONNX Runtime. Ограничениями являются необходимость самостоятельно обрабатывать разные типы выходов и то, что изменение нормализации или набора представлений требует повторного экспорта модели. Модель распространяется по лицензии MIT.

seansitter/bge-m3-safetensors — конвертированная версия многоязычной модели эмбеддингов BAAI/bge-m3, подготовленная для плотного извлечения признаков и инференса через transformers backend в vLLM. Модель основана на архитектуре XLM-RoBERTa и содержит 658,7 млн параметров; заявленный контекст — 8194 токена. Репозиторий предоставляет веса в формате safetensors с именами параметров, совместимыми с указанным способом загрузки в vLLM; веса битово эквивалентны исходным, переобучения не было. Модель подходит для создания текстовых эмбеддингов, семантического поиска и вычисления сходства предложений на разных языках. В этой версии оставлены компоненты для плотных эмбеддингов, а вспомогательные головы для ColBERT и разреженного поиска исключены. Лицензия — MIT. Для запуска по описанному в карточке сценарию требуется vLLM с transformers backend и режимом pooling.

Карточка модели daemonicai/bge-micro-v2 на Hugging Face совпадает с карточкой TaylorAI/bge-micro-v2, поэтому описание составлено по ней. bge-micro-v2 — компактная модель эмбеддингов предложений на базе архитектуры BERT, представленная TaylorAI. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384 и подходит для семантического поиска, кластеризации и сравнения сходства текстов. Модель насчитывает 18,8 млн параметров, принимает текст длиной до 512 токенов и поддерживает Sentence Transformers, Transformers, ONNX и форматы PyTorch и Safetensors. Модель получена дистилляцией в два этапа на основе BAAI/bge-small-en-v1.5; bge-micro был первым этапом этого процесса. Она рассчитана на англоязычные тексты. Лицензия MIT разрешает свободное использование и модификацию с соблюдением её условий. Малый размер делает модель удобной для поиска и ранжирования текстовых представлений, однако векторные представления сами по себе не генерируют ответы, а ограничение контекста составляет 512 токенов.

bge-micro-v2 — компактная модель эмбеддингов предложений на базе архитектуры BERT, представленная TaylorAI. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384 и подходит для семантического поиска, кластеризации и сравнения сходства текстов. Модель насчитывает 18,8 млн параметров, принимает текст длиной до 512 токенов и поддерживает Sentence Transformers, Transformers, ONNX и форматы PyTorch и Safetensors. Модель получена дистилляцией в два этапа на основе BAAI/bge-small-en-v1.5; bge-micro был первым этапом этого процесса. Она рассчитана на англоязычные тексты. Лицензия MIT разрешает свободное использование и модификацию с соблюдением её условий. Малый размер делает модель удобной для поиска и ранжирования текстовых представлений, однако векторные представления сами по себе не генерируют ответы, а ограничение контекста составляет 512 токенов.