I.12Рекомендации и персонализация

khoa-klaytn/bge-base-en-v1.5-angle — текстовая модель эмбеддингов на основе BERT из семейства BGE, созданного BAAI; этот репозиторий распространяет англоязычную версию base-размера. Модель преобразует текст в плотные векторы для семантического поиска, извлечения документов, сравнения предложений, классификации и кластеризации, в том числе для поиска контекста в системах с векторными базами данных и RAG. Модель содержит 136,7 млн параметров, принимает текстовые входы длиной до 512 токенов и выдаёт эмбеддинги. Версия BGE v1.5 улучшает работу при поиске без инструкций к запросам; для коротких запросов, используемых для поиска длинных документов, инструкция может улучшить результат. Оценки сходства следует трактовать относительно друг друга: абсолютный порог нужно подбирать на собственных данных. Лицензия — MIT.

paraphrase-MiniLM-L12-v2 — модель sentence-transformers, обученная командой Sentence Transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 384 и предназначена для поиска семантически близких текстов, кластеризации и сравнения сходства. Модель основана на архитектуре BERT и содержит около 40 млн параметров; максимальная длина контекста — 512 токенов. Модель подходит для семантического поиска, группировки похожих текстов и поиска парафразов. Она принимает текст и выдаёт векторные представления, которые можно сравнивать по близости. Доступны варианты форматов PyTorch, Safetensors, TensorFlow, ONNX и OpenVINO; для работы используются библиотека sentence-transformers или Transformers с подходящей операцией pooling. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0. README не приводит отдельной оценки качества или специальных ограничений; при использовании для семантического поиска точность зависит от данных и выбранного способа сравнения векторов.

Карточка модели mikelalda/multilingual-e5-base на Hugging Face совпадает с карточкой intfloat/multilingual-e5-base, поэтому описание составлено по ней. Multilingual-E5-base — многоязычная модель для получения эмбеддингов текста, разработанная авторами технического отчёта Multilingual E5. Она основана на XLM-RoBERTa-base и продолжительно обучена на смеси многоязычных наборов данных. Модель имеет 12 слоёв, размер эмбеддинга 768 и около 305,2 млн параметров; поддерживает до 512 токенов текста и доступна в форматах PyTorch, Safetensors, ONNX и OpenVINO. Модель предназначена для поиска по смыслу, сопоставления предложений и текстов, семантической близости, поиска парафразов и межъязыкового поиска. Для асимметричного поиска используйте префиксы «query: » и «passage: », а для симметричных задач и извлечения признаков — «query: »; без префиксов качество может снизиться. Поддерживается около 100 языков, включая русский, хотя для языков с малым объёмом данных качество может быть ниже. Лицензия — MIT.

blemond/0908a — дообученная модель Sentence Transformers на базе intfloat/multilingual-e5-large, разработанная автором репозитория. Она преобразует предложения и абзацы в плотные текстовые эмбеддинги размерности 1024 для семантического поиска и сравнения текстов. Архитектура включает XLM-RoBERTa, усреднение токенов и нормализацию векторов; сходство оценивается косинусной мерой. В README указана максимальная длина последовательности 256 токенов, а метаданные модели — контекст 514 токенов. Модель предназначена для поиска соответствующих фрагментов по запросу, оценки семантического сходства, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. Обучение проведено на 19 380 парах запросов и фрагментов с MultipleNegativesRankingLoss; в карточке приведены результаты оценки на e5-eval-real. Мультиязычность унаследована от базовой модели, а примеры обучения включают корейский язык. Лицензия в предоставленных данных не указана.

SANIAAFTAR/bge-base-en-v1.5-finetuned_ragds_v1 — модель Sentence Transformers, дообученная на базе sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для сравнения семантической близости, семантического поиска, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. Архитектура состоит из XLM-RoBERTa и mean pooling; для оценки сходства в README указана косинусная мера. Метаданные указывают контекст до 514 токенов, тогда как README сообщает ограничение длины последовательности 128 токенов. Модель подходит для построения эмбеддингов и поиска по смыслу в многоязычных текстовых коллекциях, в том числе в системах поиска для RAG. В карточке приведены пары anchor-positive и обучение с MultipleNegativesRankingLoss. Весовая лицензия в предоставленных данных не указана, поэтому условия использования определить нельзя.

Это дообученная модель Sentence Transformers на базе intfloat/multilingual-e5-large, разработанная автором репозитория seongil-dn. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 1024 для сравнения текстов по косинусному сходству, семантического поиска, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. Архитектура включает XLM-RoBERTa, усреднение токенных представлений и нормализацию; максимальная длина последовательности — 512 токенов. Модель предназначена для многоязычных текстов. Векторы можно применять для поиска похожих документов и построения систем семантического поиска. Лицензия в предоставленных данных не указана, поэтому условия распространения установить нельзя. Качество зависит от языка, предметной области и способа подготовки запросов и документов; модель выдаёт эмбеддинги, а не готовые ответы.

Elephant Embeddings V1 Text Small — многоязычная модель текстовых эмбеддингов от Agentic Intelligence Lab, предназначенная для семантического поиска и сопоставления в агентных системах. Это дообученный энкодер ModernBERT на базе llm-semantic-router/mmbert-32k-yarn с 306,9 млн параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель формирует векторы размерностью 768 и поддерживает обучение Matryoshka, позволяющее использовать сокращённые представления размерностью 512, 256, 128 или 64. Модель подходит для поиска по базе знаний и RAG, извлечения записей памяти агентов, сопоставления запросов с инструментами и маршрутами, а также для кластеризации и удаления дубликатов. README приводит оценки MTEB mean 61,4 и STS Benchmark 80,5 и сообщает о сохранении 99% качества при 256 измерениях и 98% при 64 измерениях. Модель доступна в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Сокращение векторов или слоёв ускоряет обработку и уменьшает расходы на хранение, но может ухудшить качество; для важных финальных этапов поиска README рекомендует полные 768 измерений. Длинные входы увеличивают затраты памяти и вычислений. Модель предназначена для получения эмбеддингов и семантического сопоставления, а не для генерации текста.

GritLM-8x7B-KTO — версия GritLM, разработанная Contextual AI и обученная методом KTO. GritLM объединяет генерацию текста и создание текстовых представлений в одной языковой модели; семейство включает вариант на архитектуре Mixtral 8x7B. В репозитории указаны веса Safetensors и лицензия Apache-2.0. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и задач, где нужны текстовые представления, например поиск по смыслу и сопоставление текстов. Контекст составляет до 32 768 токенов. Карточка не приводит отдельные результаты или ограничения качества именно версии KTO; пригодность для конкретного сценария следует оценивать на его данных.

nlplabtdtu/gte-small — модель для получения векторных представлений предложений и абзацев. В README она описана как модель Sentence Transformers, отображающая текст в плотное пространство эмбеддингов размерностью 384; метаданные указывают архитектуру BERT и около 40 млн параметров. Модель предназначена для семантического поиска, сравнения смысловой близости текстов и кластеризации. Она принимает текст и выдаёт векторы, которые можно сопоставлять по косинусному сходству. Контекст модели — до 512 токенов. В README указано обучение с MultipleNegativesRankingLoss и косинусной функцией сходства. Карточка не сообщает, для каких языков модель обучена, поэтому языковую специализацию определить нельзя. Модель опубликована в формате PyTorch; отдельная лицензия в предоставленных данных не приведена.

Карточка модели manuelmoreno149/multilingual-e5-base на Hugging Face совпадает с карточкой intfloat/multilingual-e5-base, поэтому описание составлено по ней. Multilingual-E5-base — многоязычная модель для получения эмбеддингов текста, разработанная авторами технического отчёта Multilingual E5. Она основана на XLM-RoBERTa-base и продолжительно обучена на смеси многоязычных наборов данных. Модель имеет 12 слоёв, размер эмбеддинга 768 и около 305,2 млн параметров; поддерживает до 512 токенов текста и доступна в форматах PyTorch, Safetensors, ONNX и OpenVINO. Модель предназначена для поиска по смыслу, сопоставления предложений и текстов, семантической близости, поиска парафразов и межъязыкового поиска. Для асимметричного поиска используйте префиксы «query: » и «passage: », а для симметричных задач и извлечения признаков — «query: »; без префиксов качество может снизиться. Поддерживается около 100 языков, включая русский, хотя для языков с малым объёмом данных качество может быть ниже. Лицензия — MIT.

Карточка модели hajkis-glami/multilingual-e5-base-embeddings на Hugging Face совпадает с карточкой intfloat/multilingual-e5-base, поэтому описание составлено по ней. Multilingual-E5-base — многоязычная модель для получения эмбеддингов текста, разработанная авторами технического отчёта Multilingual E5. Она основана на XLM-RoBERTa-base и продолжительно обучена на смеси многоязычных наборов данных. Модель имеет 12 слоёв, размер эмбеддинга 768 и около 305,2 млн параметров; поддерживает до 512 токенов текста и доступна в форматах PyTorch, Safetensors, ONNX и OpenVINO. Модель предназначена для поиска по смыслу, сопоставления предложений и текстов, семантической близости, поиска парафразов и межъязыкового поиска. Для асимметричного поиска используйте префиксы «query: » и «passage: », а для симметричных задач и извлечения признаков — «query: »; без префиксов качество может снизиться. Поддерживается около 100 языков, включая русский, хотя для языков с малым объёмом данных качество может быть ниже. Лицензия — MIT.

MyAwesomeModel — модель из репозитория ASD12ZXCQE/MyAwesomeModel-TestRepo, предназначенная для извлечения признаков из текста. В метаданных Hugging Face она отнесена к архитектуре BERT и поддерживает библиотеку Transformers на PyTorch; основная задача обозначена pipeline-тегом feature-extraction.

paraphrase-distilroberta-base-v1 — модель sentence-transformers, разработанная командой sentence-transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для сравнения смысловой близости, семантического поиска и кластеризации. Архитектура основана на RoBERTa; модель содержит 95,2 млн параметров, принимает текст с контекстом до 514 токенов и предназначена для создания текстовых эмбеддингов. Модель подходит для поиска предложений и документов по смыслу, группировки похожих текстов и оценки семантического сходства. Карточка не описывает основной язык обучения, поэтому конкретные языковые преимущества не заявлены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0; при использовании через Transformers требуется применить подходящий pooling к контекстным представлениям токенов.

Карточка модели qianxiaoliuying/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 на Hugging Face совпадает с карточкой sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2, поэтому описание составлено по ней. paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 — модель Sentence-Transformers, обученная командой sentence-transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384, предназначенные для сравнения смысловой близости. Модель построена на архитектуре BERT с 12 слоями MiniLM; объём составляет 124,3 млн параметров, а максимальная длина контекста — 512 токенов. Модель подходит для семантического поиска, поиска похожих формулировок и кластеризации текстов. Она поддерживает много языков, включая русский, и может сопоставлять предложения на разных языках. Доступны форматы PyTorch, Safetensors, TensorFlow, ONNX и OpenVINO. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Векторы фиксированной размерности и лимит в 512 токенов ограничивают представление длинных документов; для абзацев и документов обычно требуется разбиение на фрагменты.

Карточка модели wbs111424/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 на Hugging Face совпадает с карточкой sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2, поэтому описание составлено по ней. paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 — модель Sentence-Transformers, обученная командой sentence-transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384, предназначенные для сравнения смысловой близости. Модель построена на архитектуре BERT с 12 слоями MiniLM; объём составляет 124,3 млн параметров, а максимальная длина контекста — 512 токенов. Модель подходит для семантического поиска, поиска похожих формулировок и кластеризации текстов. Она поддерживает много языков, включая русский, и может сопоставлять предложения на разных языках. Доступны форматы PyTorch, Safetensors, TensorFlow, ONNX и OpenVINO. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Векторы фиксированной размерности и лимит в 512 токенов ограничивают представление длинных документов; для абзацев и документов обычно требуется разбиение на фрагменты.

Карточка модели ArchiveStudio/Qwen3-Reranker-8B на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-Reranker-8B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-Reranker-8B — текстовая модель для переранжирования, разработанная командой Qwen. Она оценивает релевантность пар «запрос — документ» и помогает упорядочить найденные кандидаты так, чтобы наиболее подходящие фрагменты оказались выше. Модель предназначена для поиска по текстам и коду, включая многоязычный и межъязыковой поиск, например как этап извлечения контекста в RAG-системах. Модель основана на плотной авторегрессионной архитектуре Qwen3 и дообучена на базе Qwen/Qwen3-8B-Base. В ней около 7,6 млрд параметров; метаданные указывают контекст до 40 960 токенов, а README — 32 тыс. токенов. Заявлена поддержка более 100 языков. Модель поддерживает инструкции, настраиваемые под задачу; в README отмечено, что их применение может улучшать результаты поиска. Для получения оценки релевантности модель принимает текстовую пару и выдаёт оценку, пригодную для ранжирования. В README указано, что по умолчанию это разность логитов; при необходимости её можно преобразовать в вероятность. Для работы с моделью заявлена библиотека Transformers, также описано использование Sentence Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

Vignesh finetuned bge — англоязычная модель Sentence Transformers, дообученная разработчиком репозитория на базе BAAI/bge-base-en-v1.5 на 311 351 паре текстов. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для семантического поиска и сравнения текстов; архитектура включает BERT, пулинг по CLS-токену и нормализацию, а сходство оценивается косинусной мерой. Обучение с MatryoshkaLoss позволяет использовать укороченные представления размерностью 512, 256, 128 или 64. Модель подходит для поиска релевантных фрагментов, ранжирования по семантическому сходству, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текстов с использованием эмбеддингов. Максимальная длина входа — 512 токенов; README приводит результаты оценки поиска для нескольких размерностей векторов. Модель предназначена для английского языка и распространяется по лицензии Apache-2.0.

vectoriseai/bge-small-en-v1.5 — англоязычная модель эмбеддингов семейства BGE, опубликованная под именем vectoriseai; карточка описывает её через материалы проекта FlagEmbedding. Модель преобразует текст в плотные векторы для поиска, сравнения предложений, классификации и кластеризации, а также для поиска контекста в векторных базах данных и системах RAG. Модель основана на архитектуре BERT, содержит около 40 млн параметров и поддерживает контекст до 512 токенов. Для поиска по длинным документам README рекомендует при необходимости добавлять поисковую инструкцию к короткому запросу, но не к документам. Доступны веса PyTorch и ONNX; лицензия — MIT. Версия BGE v1.5 улучшает распределение оценок сходства и поиск без инструкции. Оценки сходства следует интерпретировать относительно: порог для отбора похожих текстов нужно подбирать на своих данных. Модель ориентирована на английский язык; качество для других языков не заявлено.

htdht/e5_base_finetuned_5000 — модель Sentence Transformer, дообученная на базе intfloat/multilingual-e5-base для преобразования предложений и абзацев в плотные векторы размерности 768. Она использует трансформер XLM-RoBERTa с усредняющим пуллингом и нормализацией векторов; сходство текстов оценивается косинусной мерой. Модель предназначена для семантического поиска и извлечения релевантных текстов. Обучение проведено на 3 500 парах текстов anchor-positive. Модель принимает текстовые последовательности длиной до 512 токенов по README; метаданные указывают контекст 514 токенов. Указана поддержка текста, а базовая модель многоязычная. Карточка не сообщает лицензию, поэтому условия использования по имеющимся данным описать нельзя.

EuroBERT-610m — многоязычная плотная encoder-модель семейства EuroBERT от разработчиков, представивших это семейство. Веса содержат около 607,8 млн параметров; модель предназначена для языковых задач, включая поиск и ранжирование текстов, классификацию и регрессию. В Hugging Face она опубликована как masked language model для заполнения пропусков в тексте. Модель поддерживает 15 языков, а также математические задачи и код. Контекст — до 8 192 токенов. По данным карточки, EuroBERT-610m сопоставима с XLM-RoBERTa-XL на большинстве оценённых многоязычных задач и превосходит её в задачах с кодом и математикой; качество зависит от задачи и прикладной настройки. Доступна для Transformers в форматах PyTorch и Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

jfarray/Model_paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2_30_Epochs — модель Sentence Transformers на базе архитектуры BERT. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 384, предназначенные для сравнения семантической близости, семантического поиска и кластеризации. Обучение проводилось с функцией потерь CosineSimilarityLoss; модель доступна в формате PyTorch и может использоваться через Sentence-Transformers или Transformers с подходящим pooling. Модель подходит для поиска похожих фраз и документов, группировки текстов и получения векторных представлений для последующей обработки. Контекст ограничен 512 токенами. Название базовой модели указывает на мультиязычный вариант MiniLM, однако README и метаданные не приводят список поддерживаемых языков или идентификатор базовой модели. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели RedHatAI/multilingual-e5-large на Hugging Face совпадает с карточкой intfloat/multilingual-e5-large, поэтому описание составлено по ней. Multilingual-E5-large — многоязычная модель эмбеддингов текста, опубликованная intfloat; её технический отчёт подготовили Liang Wang, Nan Yang, Xiaolong Huang, Linjun Yang, Rangan Majumder и Furu Wei. Модель основана на XLM-RoBERTa-large и имеет 24 слоя с размерностью эмбеддинга 1024. Она принимает текст и выдаёт векторные представления для поиска и сравнения текстов. Модель предназначена для межъязыкового и многоязычного поиска, ранжирования passage по запросу, оценки семантического сходства, поиска перефразировок и использования эмбеддингов в кластеризации или классификации. При обучении текстовые роли задаются префиксами `query:` и `passage:`; их следует выбирать в соответствии со сценарием, иначе качество может снизиться. Поддерживаются 100 языков XLM-RoBERTa, включая русский, однако для языков с небольшим объёмом ресурсов качество может быть ниже. Вход ограничен 512 токенами, а более длинный текст обрезается. Лицензия — MIT.

Карточка модели Hiveurban/multilingual-e5-large-pooled на Hugging Face совпадает с карточкой intfloat/multilingual-e5-large, поэтому описание составлено по ней. Multilingual-E5-large — многоязычная модель эмбеддингов текста, опубликованная intfloat; её технический отчёт подготовили Liang Wang, Nan Yang, Xiaolong Huang, Linjun Yang, Rangan Majumder и Furu Wei. Модель основана на XLM-RoBERTa-large и имеет 24 слоя с размерностью эмбеддинга 1024. Она принимает текст и выдаёт векторные представления для поиска и сравнения текстов. Модель предназначена для межъязыкового и многоязычного поиска, ранжирования passage по запросу, оценки семантического сходства, поиска перефразировок и использования эмбеддингов в кластеризации или классификации. При обучении текстовые роли задаются префиксами `query:` и `passage:`; их следует выбирать в соответствии со сценарием, иначе качество может снизиться. Поддерживаются 100 языков XLM-RoBERTa, включая русский, однако для языков с небольшим объёмом ресурсов качество может быть ниже. Вход ограничен 512 токенами, а более длинный текст обрезается. Лицензия — MIT.

good-ai-club/NBB — модель Sentence-Transformers на архитектуре BERT, разработчик которой указан в идентификаторе репозитория как good-ai-club. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для семантического поиска, сравнения текстов и кластеризации. Модель содержит 135,5 млн параметров, принимает текст с контекстом до 512 токенов и распространяется в формате PyTorch. Модель подходит для построения текстового поиска по смыслу, ранжирования или группировки похожих фрагментов. В README указан обучающий лосс CosineSimilarityLoss. Сведения о лицензии и конкретном языке обучения не приведены; качество зависит от соответствия входных данных обучающим данным модели.

Карточка модели Sieddi/Octen-Embedding-8B на Hugging Face совпадает с карточкой Octen/Octen-Embedding-8B, поэтому описание составлено по ней. Octen-Embedding-8B — текстовая модель эмбеддингов, разработанная Octen и дообученная методом LoRA на базе Qwen/Qwen3-Embedding-8B. Она предназначена для семантического поиска и извлечения документов, сравнения текстов, кластеризации и создания векторных представлений для последующей классификации или ответов на вопросы. Модель построена на архитектуре Qwen3, содержит 7,6 млрд параметров, формирует эмбеддинги размерностью 4096 и поддерживает контекст до 40 960 токенов. Модель заявлена как мультиязычная, с поддержкой более 100 языков, включая английский и китайский; также заявлены межъязыковой поиск и поиск по коду. В README указаны специализации для юридических, финансовых, медицинских и программных материалов, а также первое место в RTEB по состоянию на 12 января 2026 года. Для документов без префикса README рекомендует добавлять в начало «- » из-за известной проблемы в upstream-модели. Качество может различаться по языкам и областям, документы длиннее контекста требуют усечения; генерация текста не является назначением модели. Лицензия — Apache 2.0.

jamiealexandre/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2-konni — модель Sentence-Transformers для преобразования предложений и абзацев в плотные векторы размерностью 768. Она основана на архитектуре XLM-RoBERTa, содержит 305,2 млн параметров и принимает текстовые последовательности длиной до 514 токенов. Модель предназначена для получения эмбеддингов, семантического поиска, сравнения текстов и кластеризации. Разработчик карточки указывает Sentence-Transformers; README описывает базовую модель paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2. Векторные представления подходят для поиска похожих фрагментов и группировки текстов по смыслу. Для использования с Transformers требуется корректно применять pooling к контекстным представлениям токенов; Sentence-Transformers упрощает этот шаг. Модель распространяется в формате PyTorch по лицензии Apache-2.0.

paraphrase-xlm-r-multilingual-v1 — модель Sentence-Transformers для преобразования предложений и абзацев в плотные векторы размерности 768. Она основана на XLM-RoBERTa, содержит 305,2 млн параметров и предназначена для вычисления сходства по смыслу, семантического поиска и кластеризации текстов. Контекст модели составляет до 514 токенов. Модель обучена командой Sentence-Transformers и поддерживает многоязычные тексты. Для получения векторов её можно использовать через библиотеку Sentence-Transformers или через Transformers с подходящей операцией pooling. Доступны форматы PyTorch, Safetensors, TensorFlow, ONNX и OpenVINO. Модель подходит для поиска похожих предложений, группировки текстов и построения семантического поиска. Она выдаёт векторные представления, а не готовые ответы; качество может зависеть от языка и предметной области. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3-Reranker-8B — текстовая модель для переранжирования, разработанная командой Qwen. Она оценивает релевантность пар «запрос — документ» и помогает упорядочить найденные кандидаты так, чтобы наиболее подходящие фрагменты оказались выше. Модель предназначена для поиска по текстам и коду, включая многоязычный и межъязыковой поиск, например как этап извлечения контекста в RAG-системах. Модель основана на плотной авторегрессионной архитектуре Qwen3 и дообучена на базе Qwen/Qwen3-8B-Base. В ней около 7,6 млрд параметров; метаданные указывают контекст до 40 960 токенов, а README — 32 тыс. токенов. Заявлена поддержка более 100 языков. Модель поддерживает инструкции, настраиваемые под задачу; в README отмечено, что их применение может улучшать результаты поиска. Для получения оценки релевантности модель принимает текстовую пару и выдаёт оценку, пригодную для ранжирования. В README указано, что по умолчанию это разность логитов; при необходимости её можно преобразовать в вероятность. Для работы с моделью заявлена библиотека Transformers, также описано использование Sentence Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

jeonsworld/sentence-embedding-base — модель на базе RoBERTa, представленная в формате Sentence-Transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 для семантического поиска, кластеризации и сравнения текстов. Модель содержит 137,8 млн параметров, принимает текст и выдаёт эмбеддинги; максимальная длина контекста — 514 токенов. Модель подходит для построения векторного поиска и группировки текстов по смыслу. Метаданные указывают на поддержку извлечения признаков и сравнения предложений. В репозитории указаны веса PyTorch. Лицензия в доступных данных не приведена.

Multilingual-E5-small — многоязычная модель эмбеддингов текста семейства E5, представленная в техническом отчёте Liang Wang и соавторов. Это плотная BERT-модель на 12 слоёв с размерностью эмбеддинга 384 и 124,3 млн параметров; она создана на основе microsoft/Multilingual-MiniLM-L12-H384 и дополнительно обучена на смеси многоязычных данных. Модель преобразует запросы и тексты в векторы для семантического поиска, извлечения фрагментов, оценки сходства предложений и поиска перефразировок. Для асимметричного поиска рекомендуется добавлять к запросу префикс «query: », а к документу — «passage: »; для симметричных задач и кластеризации используется «query: ». Заявлена поддержка 100 языков; низкоресурсные языки могут работать хуже. Контекст ограничен 512 токенами, длинные тексты обрезаются. Репозиторий содержит веса safetensors и лицензирован по MIT.