I.11Классификация, ранжирование и сопоставление

swardiantara/one-crk1-m0.5-e5-b128-L6 — модель на базе BERT, созданная с помощью Sentence-Transformers для преобразования предложений и абзацев в плотные векторы размерности 384. Её можно применять для семантического поиска и кластеризации текстов; метаданные также указывают поддержку извлечения признаков и сходства предложений. Модель содержит 25,9 млн параметров, принимает текст с контекстом до 512 токенов и сохраняется в формате safetensors. Модель обучалась с ContrastiveLoss и косинусной метрикой расстояния. README не называет обучающие данные и конкретные языки, поэтому языковую специализацию установить нельзя. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели swardiantara/one-crk5-m0.5-e5-b128-L6 на Hugging Face совпадает с карточкой swardiantara/one-cdk5-m0.5-e5-b128-L6, поэтому описание составлено по ней. swardiantara/one-cdk5-m0.5-e5-b128-L6 — модель Sentence Transformers на базе архитектуры BERT, разработанная автором репозитория. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384 для поиска по смыслу, кластеризации и сравнения текстов. Модель содержит 25,9 млн параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 512 токенов. При обучении использовалась ContrastiveLoss с косинусной метрикой расстояния. Веса опубликованы в формате Safetensors. Карточка не сообщает о специализированной предметной области или лицензии; язык обучения и работы явно не указан.

iApp OpenThai-SystemOne-Ollama — сборка модели OpenThai-SystemOne v0.3 для Ollama. Это дообученная модель Qwen3.5 с 0,8 млрд параметров, предназначенная для классификации и выбора действий по заданным вариантам на тайском и английском языках. Вместо свободного текста она оценивает вероятности для выбора одного из вариантов, ответа «да/нет» и оценки по упорядоченной шкале; входное состояние может быть текстом или JSON. Сборка использует формат GGUF и Ollama System One API, работает локально и не требует API-ключа. Для неё указаны варианты BF16, Q8_0 и Q4_K_M; контекст Ollama настроен на 8192 токена. Модель дообучена на запросах, подготовленных для этого API, и README приводит результаты оценки на публичных и тайских наборах данных. Модель рассчитана на структурированные решения, например классификацию и ранжирование вариантов, а не на чат или генерацию текста. В Ollama для одного вопроса допускается от 2 до 26 вариантов, отсутствует режим воздержания; для сомнительных решений рекомендуется передавать запрос более крупной модели или человеку. Лицензия — Apache-2.0.

Paolo Embeddings — дообученная модель Sentence Transformers на базе BAAI/bge-small-en-v1.5, опубликованная lauragobrightly. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384, нормализованные для сравнения по косинусному сходству. Модель построена на архитектуре BERT, поддерживает последовательности длиной до 512 токенов и предназначена прежде всего для англоязычных текстов. Модель подходит для семантического поиска, сравнения сходства предложений, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текстов на основе эмбеддингов. Она дообучена на 17 037 примерах с функцией потерь MultipleNegativesRankingLoss; в README приведён результат cosine accuracy 0,8489 на наборе paolo-eval. Доступны форматы Safetensors и ONNX, использовать модель можно через Sentence Transformers. Это компактная модель примерно на 40 млн параметров, но её контекст ограничен 512 токенами. Указанные оценки относятся к конкретному набору paolo-eval и сами по себе не гарантируют качество на других данных; в карточке не приведены условия лицензии.

Prompsit/paraphrase-bert-pt — португалоязычная модель Prompsit для оценки того, является ли одна фраза перефразированием другой. Это дообученная модель BERT на базе neuralmind/bert-base-portuguese-cased, реализованная как BertForSequenceClassification; в репозитории указаны веса PyTorch и SafeTensors, размер составляет 136,1 млн параметров, максимальная длина контекста — 512 токенов. Модель предназначена для классификации пар фраз по соответствию перефразированию. Её можно применять для поиска перефраз, проверки семантической близости формулировок и сопоставления вариантов пользовательского запроса. В README упомянуты результаты оценки на 16 500 вручную размеченных парах фраз, но конкретные метрики не приведены. Модель создана в рамках проекта TSI-100905-2019-4 при софинансировании Министерства экономики и цифровой трансформации Испании. Лицензия в предоставленных данных не указана.

PM-AI разработала эту модель для получения эмбеддингов предложений на немецком и английском языках. Это плотная модель семейства XLM-RoBERTa на базе xlm-roberta-base, обученная методом дистилляции с учительской моделью sentence-transformers/paraphrase-distilroberta-base-v2. В карточке указано, что при обучении использовались параллельные немецко-английские данные и 83,3 млн обучающих примеров. Модель предназначена для поиска семантически похожих предложений и фрагментов текста, парафразирования через сравнение эмбеддингов, семантического поиска и извлечения документов. Она принимает текст и выдаёт векторные представления; контекст составляет до 514 токенов. Модель содержит 305,2 млн параметров и распространяется в форматах PyTorch и Safetensors. Лицензия — MIT. Разработчик отмечает внутреннее и тестовое назначение модели; качество на конкретных задачах и доменах может отличаться, а карточка не приводит результатов оценки.

meedan/paraphrase-filipino-mpnet-base-v2 — модель эмбеддингов предложений и абзацев, опубликованная Meedan. Она преобразует текст в плотные векторы размерности 768 для поиска семантически близких фраз и документов, кластеризации и сравнения предложений. Архитектура основана на XLM-R; модель обучена методом «учитель—ученик» с учителем sentence-transformers/paraphrase-mpnet-base-v2 и учеником sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2. В обучении использовались параллельные пары английских и филиппинских/тагальских текстов из OPUS. Модель содержит 305,2 млн параметров, принимает текст и выдаёт векторы; максимальная длина контекста составляет 514 токенов. В оценке на тесте семантического сходства получена корреляция Спирмена 0,80 для английского и 0,75 для филиппинского текста; авторы отмечают улучшение для филиппинского языка относительно многоязычной базовой модели. Качество обучающих данных было переменным, а оценка на филиппинском проводилась на машинном переводе набора STS, что ограничивает интерпретацию результатов. Лицензия в предоставленных данных не указана.

DataikuNLP/paraphrase-MiniLM-L6-v2 — копия модели sentence-transformers, обученной командой Sentence Transformers. Это компактный энкодер на архитектуре BERT с 25,9 млн параметров: он преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384. Модель предназначена для вычисления сходства предложений и получения эмбеддингов для семантического поиска и кластеризации. Её можно применять для поиска фрагментов текста по смыслу, группировки похожих высказываний и сравнения формулировок. В README показаны варианты использования через Sentence-Transformers и Transformers; для Transformers требуется подходящая операция pooling поверх контекстных представлений токенов. Максимальная длина контекста — 512 токенов. Модель принимает текст и выдаёт векторы; язык в карточке явно не указан. Репозиторий содержит веса PyTorch и распространяется по лицензии Apache-2.0. Это копия модели sentence-transformers/paraphrase-MiniLM-L6-v2, а не отдельное дообучение Dataiku.

Модель moshew/paraphrase-mpnet-base-v2_SetFit_sst2_nun_training_64 — sentence-transformers на базе MPNet, разработанная автором репозитория moshew. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для семантического поиска и кластеризации. Модель содержит 136,7 млн параметров, принимает текст с контекстом до 514 токенов и распространяется в формате PyTorch. В карточке указано обучение с CosineSimilarityLoss; название репозитория также указывает на SetFit и SST-2, но подробности обучающих данных и результатов не приведены. Модель подходит для поиска похожих фраз и группировки текстов по смыслу. Язык и лицензия в предоставленных источниках не указаны.

ganser4566/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 — многоязычная модель Sentence-Transformers на архитектуре BERT, обученная командой sentence-transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384 и предназначена для сравнения семантической близости текстов, семантического поиска и кластеризации. Модель содержит 124,3 млн параметров, принимает текст и формирует векторные представления. Её контекстное окно — 512 токенов; в метаданных указана поддержка русского и ряда других языков, включая английский. Для использования доступны библиотека sentence-transformers и формат safetensors. Лицензия Apache-2.0 разрешает свободное использование на её условиях. Векторы подходят для поиска и группировки текстов, но качество зависит от языка, формулировок и выбранной схемы сравнения; модель сама по себе не генерирует ответы и не выполняет поиск по коллекции без дополнительной системы.

Xenova/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 — мультиязычная модель для получения векторных представлений текста, созданная на основе sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 и подготовленная сообществом Xenova для использования в Transformers.js. Модель предназначена для задач сравнения смысловой близости и поиска перефразирований, включая семантический поиск, кластеризацию и сопоставление текстов, в JavaScript-приложениях. В репозитории представлены веса в формате ONNX, совместимые с Transformers.js; запуск выполняется через конвейер feature-extraction. Из README не указаны точный размер модели, перечень поддерживаемых языков, максимальная длина контекста и дополнительные модальности. Лицензия также не указана, поэтому условия использования по этим данным определить нельзя. Возможность работы в веб-среде является ключевой особенностью, однако качество и применимость зависят от исходной модели sentence-transformers и конкретного сценария использования.

Многоязычная модель Sentence Transformer, дообученная legalvn на базе sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2. Архитектура основана на BERT: она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 384 и сопоставляет их косинусным сходством. В метаданных указано 124,3 млн параметров и контекст 512 токенов; карточка README задаёт максимальную длину последовательности 128 токенов. Модель предназначена для поиска семантически близких текстов и сравнения сходства предложений. Её можно использовать для семантического поиска, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текстов. Примеры обучающих данных включают вьетнамские вопросы и фрагменты документов, в том числе правовую тематику; это указывает на настройку под вьетнамские запросы и корпусные тексты. Модель выдаёт текстовые эмбеддинги, а не готовые ответы. Для оценки сходства применяется косинусная мера. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Wissam42/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2-retuned-fr — модель Sentence-Transformers на архитектуре XLM-RoBERTa для преобразования предложений и абзацев в плотные векторы размерности 768. Она предназначена для поиска семантически близких текстов, кластеризации и сравнения предложений по смыслу. Модель содержит 305,2 млн параметров, принимает текст и имеет контекст до 514 токенов. В README указано обучение с CosineSimilarityLoss; метаданные подтверждают поддержку эмбеддингов и задачи sentence-similarity. Модель может применяться в семантическом поиске и группировке текстов; также её векторы подходят для измерения сходства. Репозиторий содержит веса PyTorch. Сведений о лицензии и конкретной специализации на французском в предоставленных данных нет.

xstraven/parlbert-german-search-v0 — Sentence Transformers-модель на архитектуре BERT, дообученная на chkla/parlbert-german-v1 с использованием parl-synthetic-queries-v2. Она преобразует немецкие предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 и предназначена для семантического поиска, сравнения сходства текстов и поиска перефразировок; эмбеддинги также можно использовать для кластеризации и классификации текстов. Модель использует mean pooling, косинусное сходство и принимает последовательности длиной до 512 токенов. В метаданных указано 136,3 млн параметров. README приводит результаты оценки на parlsearch-dev и других наборах, но они не гарантируют такое же качество на иных данных. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Perception Encoder PE-Core-B16-224 — визуально-языковая модель-энкодер, разработанная Meta для понимания изображений и видео. Это версия семейства PE Core размера B/16: визуальная башня имеет 12 слоёв и около 90 млн параметров, а текстовая — 24 слоя и около 310 млн параметров. Модель сопоставляет изображения и текст в общем пространстве признаков; изображения обрабатываются при разрешении 224 пикселя, длина текстового контекста составляет 32 токена. Модель предназначена для классификации изображений по текстовым описаниям без специального обучения на целевых классах, а также для извлечения признаков и поиска по сходству изображений и текста. В README также приведены результаты на задачах классификации видео и поиска, однако карточка Hugging Face указывает основной задачей классификацию изображений zero-shot. Вариант B/16 показал результаты на наборах ImageNet-1k, ImageNet-v2, ImageNet-A, ObjectNet и Kinetics-400. PE Core использует контрастивное предварительное обучение и дополнительную настройку на синтетически согласованных видеоданных. Модель принимает изображения и текст, выдаёт векторные представления для сопоставления. Для работы требуются PyTorch и библиотека perception-encoder. Лицензия — Apache-2.0. Генерация текста или изображений не поддерживается; текстовый контекст ограничен 32 токенами.

PE-Core-T-16-384 — модель семейства Perception Encoder, разработанного Meta и представленного как OpenCLIP-совместимая версия исходных весов. Это контрастивный vision-language энкодер с визуальной и текстовой башнями, предназначенный для получения сопоставимых признаков изображений и текста. Модель подходит для классификации изображений по текстовым описаниям без дополнительного обучения, а также для поиска изображений по тексту и текстов по изображению. Вариант T/16 использует разрешение изображений 384 пикселя; в таблице результатов README для него приведены показатели на наборах ImageNet и ObjectNet, а также на задачах поиска и классификации видео. PE обучен на данных для изображений и текста и дообучен на синтетически выровненных видеоданных. Модель доступна в форматах PyTorch и safetensors и используется через библиотеку open_clip. В метаданных указана лицензия Apache-2.0. Размер текстовой башни и длина её контекста для этого варианта в предоставленных данных не определены.

Это модель Sentence Transformers, созданная iambestfeed дообучением вьетнамского энкодера vinai/phobert-base-v2 на наборе vnexpress-data-similarity из 74 620 пар текстов. Архитектура основана на RoBERTa: токенные представления объединяются усреднением, а на выходе модель строит плотный вектор размерности 768; сходство векторов оценивается косинусной мерой. В метаданных указано 162,4 млн параметров и контекст до 258 токенов, а карточка модели описывает максимальную длину последовательности в 256 токенов. Модель предназначена для поиска семантически близких вьетнамских предложений и документов, сравнения текстов, поиска перефразирований, кластеризации и использования эмбеддингов в классификации. Обучение на новостных данных VnExpress адаптирует её к поиску сходства в этом корпусе; это не универсальная генеративная модель. Лицензия в предоставленных данных не указана.

thang1943/phobert-base-v2-mnr-loss — Sentence Transformers на основе PhoBERT-base-v2, дообученная автором на наборе dataset_full_fixed из 43 803 примеров с MultipleNegativesRankingLoss. Модель кодирует предложения и абзацы во векторы размерности 768 и предназначена для поиска семантически близких текстов, оценки сходства и извлечения релевантных фрагментов. Также её можно применять для поиска перефразирований, кластеризации и классификации текста. Архитектура — RoBERTa-энкодер с усреднением токенных представлений; сходство в README рассчитывается косинусной мерой. Максимальная длина последовательности указана как 256 токенов в README и 258 контекстных токенов в метаданных. Базовая PhoBERT ориентирована на вьетнамский язык, а обучающие примеры README также написаны по-вьетнамски. Веса представлены в формате safetensors; модель содержит 162,4 млн параметров и использует библиотеку sentence-transformers. В README приведены метрики поиска на dim_768: cosine_accuracy@1 — 0,6382, @3 — 0,7703 и @5 — 0,8187. Эти значения относятся к описанной оценке и не гарантируют такое же качество на других данных. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

tanbinh2210/phobert-st — модель Sentence Transformers, дообученная на базе vinai/phobert-base-v2. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768; архитектура состоит из RoBERTa-энкодера с усреднением токенных представлений. Модель предназначена для вычисления семантического сходства текстов, семантического поиска, поиска перефразирований, кластеризации и классификации текста. Для сравнения векторов рекомендуется косинусное сходство. Модель ориентирована на вьетнамский язык и имеет ограничение длины последовательности около 256 токенов; метаданные указывают контекст в 258 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку sentence-transformers. Информация о лицензии в предоставленных данных отсутствует, поэтому условия использования определить нельзя.

piccolo-large-zh — китайская модель текстовых эмбеддингов, разработанная группой General Model Group компании SenseTime Research. Это плотная BERT-модель на 424,3 млн параметров, обученная по двухэтапной схеме: на парах китайских текстов со слабой разметкой, затем на вручную размеченных парах с трудными отрицательными примерами. Модель формирует векторы размерности 1024 и поддерживает последовательности до 512 токенов. Модель предназначена для поиска и сопоставления китайских текстов: семантического поиска, извлечения документов по запросу, оценки сходства, кластеризации и классификации. В C-MTEB авторы приводят среднюю оценку 64,11 по 35 наборам задач. В README описано применение через пакет sentence-transformers. Модель работает с текстом на китайском языке и выдаёт эмбеддинги. Контекст ограничен 512 токенами; в рекомендациях по дообучению максимальная длина запроса составляет 64 токена. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Piccolo-large-zh-v2 — китайская модель эмбеддингов, разработанная группой General Model компании SenseTime Research. Она предназначена для получения векторных представлений текста для поиска, ранжирования, оценки сходства, классификации и кластеризации. Модель построена на архитектуре BERT и обучена с использованием многоцелевой комбинированной функции потерь; размер эмбеддинга — 1792 измерения, длина последовательности — до 512 токенов. Обучение поддерживает гибкую размерность векторов благодаря MRL. В README описаны результаты на китайском бенчмарке C-MTEB и сценарии дообучения для прикладных задач. Модель принимает текст и выдаёт эмбеддинги; в метаданных указан формат PyTorch и около 424,3 млн параметров. Весовые файлы временно сняли с публикации в мае 2024 года, поэтому README предлагает временный доступ через API. Условия лицензирования в предоставленных материалах не указаны.

Это многоязычная модель эмбеддингов Sentence Transformer, созданная дообучением CodeFuse AI модели codefuse-ai/F2LLM-v2-0.6B на наборе данных json. Она предназначена для семантического поиска и сравнения текстов: преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 1024, которые можно сопоставлять по косинусному сходству. Также подходит для поиска перефразировок, кластеризации и классификации на основе эмбеддингов. Модель использует архитектуру Qwen3 с извлечением признаков, pooling по последнему токену и нормализацией векторов. В README указана максимальная длина последовательности 512 токенов; метаданные сообщают о нативном контексте базовой архитектуры до 40960 токенов. Это текстовая модель с многоязычной поддержкой, распространяемая по лицензии Apache-2.0. В README приведены высокие метрики поиска на наборе eval_pipe, однако обучающий набор содержит всего 160 примеров, поэтому эти результаты не гарантируют качество на других данных. Для корректной работы с задачами поиска README приводит отдельный шаблон запроса с инструкцией; максимальная длина последовательности ограничивает размер обрабатываемого текста.

PKCbert — модель на базе BERT, опубликованная пользователем rbnjade1 в формате PyTorch и оформленная для Sentence-Transformers. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 для поиска по смыслу, сравнения текстов и кластеризации. Модель обучалась с TripletLoss и евклидовым расстоянием; размер составляет 136,7 млн параметров, контекст — до 512 токенов. PKCbert подходит для построения семантического поиска и группировки текстов по близости значений. В README не указаны поддерживаемые естественные языки и лицензия, поэтому языковую специализацию и условия использования определить нельзя.

kaiserrr/pmc-vit-l-14-multilingual — модель эмбеддингов на базе XLM-RoBERTa, представленная в формате Sentence-Transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для семантического поиска, кластеризации и сравнения текстов. Модель содержит 305,2 млн параметров и рассчитана на контекст до 514 токенов. Модель принимает текст и выдаёт векторные представления, которые можно использовать для поиска похожих фрагментов и группировки текстов по смыслу. В карточке описано обучение с функцией потерь MSELoss; репозиторий содержит веса PyTorch. Лицензия и конкретный перечень поддерживаемых языков в предоставленных данных не указаны.

PolDense-17M — компактная польская модель эмбеддингов из семейства PolDense, разработанного для поиска и извлечения релевантных текстов. Она основана на энкодере ettin-encoders с архитектурой ModernBERT и содержит 16,8 млн параметров. Модель формирует плотные векторные представления текста и рассчитана на низкую задержку при поиске, семантическом сравнении и построении RAG-систем на польском языке. Обучение включало два этапа дистилляции знаний от BGE-Multilingual-Gemma2 и финальную настройку для поиска с использованием данных, подготовленных с помощью BGE-Reranker-v2.5-Gemma2-Lightweight. Карточка сообщает о проверке семейства на польском бенчмарке PIRB и о сильных результатах моделей разных размеров; отдельные показатели PolDense-17M не приведены. Для поиска запросу нужен префикс «[query]: », а для сравнения предложений — «[sts]: ». Модель поддерживает контекст до 7 999 токенов. Лицензия репозитория указана как Gemma; перед использованием следует проверить её условия.

PolDense-400M — польская модель эмбеддингов от OPI-PIB, предназначенная для плотного поиска и семантического сопоставления текстов. Она построена на энкодере ettin-encoders с архитектурой ModernBERT и содержит около 394,7 млн параметров. Модель формирует векторные представления текстов и рассчитана прежде всего на польскоязычные сценарии поиска, извлечения сведений и RAG; контекст — до 7 999 токенов. Модель обучали в три этапа: адаптация англоязычных энкодеров к польскому языку с помощью дистилляции, дополнительная дистилляция на польских текстах и контрастивная настройка для задач поиска. В README заявлено, что на бенчмарке PIRB из 41 задачи поиска модель показывает результаты на уровне крупных многоязычных моделей. Для поиска запрос следует предварять префиксом «[query]: », а для симметричного сравнения текстов — «[sts]: ». Модель подходит для построения поисковых систем и RAG по польским документам, а также для оценки семантической близости польских текстов. Репозиторий содержит веса safetensors; лицензия указана как Gemma. README описывает также обучение на польско-английских парах и дистилляцию от многоязычного учителя, но позиционирует семейство как ориентированное на польский язык.

radlab/polish-bi-encoder-mean — модель Sentence-Transformers для кодирования польских предложений и абзацев в плотные векторы размерностью 1024. Она основана на sdadas/polish-roberta-large-v2 и дообучена на датасете radlab/polish-sts-dataset с функцией потерь CosineSimilarityLoss. Модель предназначена для оценки семантического сходства, семантического поиска и кластеризации текстов; её можно применять в системах поиска и группировки польских документов. Архитектура — RoBERTa, размер составляет 533,7 млн параметров, контекст — до 514 токенов. Используйте библиотеку sentence-transformers либо трансформерную модель с подходящей операцией pooling. Лицензия — CC BY-SA 4.0.

Модель niltonseixas/portuguese-embed-model — дообученная Sentence Transformer на базе sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2, разработанная для получения плотных векторных представлений предложений и абзацев. Архитектура основана на BERT с усреднением токенных представлений; векторы имеют размерность 384, для сравнения используется косинусное сходство. Модель содержит 124,3 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов согласно метаданным; в README указано ограничение 128 токенов. Основное назначение — семантический поиск и оценка сходства текстов на португальском языке. Также модель подходит для поиска перефразировок, кластеризации и классификации текстов на основе эмбеддингов. Обучение проводилось на 1 404 парах предложений с функцией MultipleNegativesRankingLoss. Базовая модель многоязычная, но карточка этой версии ориентирована на португальские тексты. Файлы представлены в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

DejanX13/Poverenik_embedding_doc_2000 — модель на базе XLM-RoBERTa, созданная для преобразования предложений и абзацев в плотные векторы размерности 1024. Она предназначена для семантического поиска, сравнения текстов и кластеризации с использованием Sentence-Transformers. Модель содержит 658,7 млн параметров, принимает текст и выдаёт эмбеддинги; заявленная длина контекста — 514 токенов. При обучении использовалась функция MultipleNegativesRankingLoss с косинусным сходством. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Bharatdeep-H/pq_cache — модель Sentence Transformers, разработанная на основе sentence-transformers/all-mpnet-base-v2 и дообученная для сопоставления предложений. MPNet преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768; для сравнения используется косинусное сходство. Модель предназначена для семантического поиска, сравнения текстов, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текстов, включая запросы о портфеле и инвестициях, представленные в обучающих примерах. Максимальная длина последовательности в метаданных — 514 токенов; в README указано ограничение 384 токена. Модель принимает текст и выдаёт эмбеддинги. Примеры обучения включают английские и хинди фразы, но полный список поддерживаемых языков не заявлен. Данные карточки указывают на дообучение от all-mpnet-base-v2; лицензия не приведена в предоставленных сведениях.