I.12Рекомендации и персонализация

jhgan/ko-sroberta-nli — корейская модель Sentence Transformers на базе RoBERTa, дообученная на KorNLI с использованием Matryoshka Representation Learning. Она преобразует предложения в векторные представления размером 768, 512, 256, 128, 64 или 32 измерения: можно использовать первые m компонент, чтобы сократить объём хранения и задержку при небольшом снижении точности. Модель предназначена для сравнения смысловой близости корейских предложений и поиска по семантическому сходству; README приводит результаты оценки на наборе KorSTS. Число параметров — 137,8 млн, максимальный контекст — 514 токенов. Распространяется по лицензии CC BY-SA 4.0.

MahaSBERT — модель представления предложений, разработанная командой L3Cube-Pune в рамках проекта MahaNLP. Она основана на MahaBERT для маратхи (l3cube-pune/marathi-bert-v2) и дообучена на наборе данных NLI. Модель относится к семейству BERT, содержит 264,8 млн параметров и преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768; контекст ограничен 512 токенами. Модель предназначена для оценки смыслового сходства предложений, семантического поиска и кластеризации текстов на маратхи. Её можно использовать через Sentence-Transformers либо Transformers с подходящей операцией pooling. Репозиторий содержит веса PyTorch и доступен по лицензии CC BY 4.0. README упоминает более позднюю улучшенную версию, дообученную для сходства предложений.

gmunkhtur/paraphrase-mongolian-minilm-mn_v2 — это дообученная модель Sentence Transformers на базе sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2, разработанная для сопоставления предложений на монгольском языке. Архитектура BERT формирует плотные векторы размерности 384; сходство оценивается косинусной мерой. В метаданных указано 124,3 млн параметров и контекст до 512 токенов, а карточка модели задаёт максимальную длину последовательности 128 токенов. Модель подходит для семантического поиска и сравнения сходства текстов, поиска перефразирований, кластеризации и классификации на основе эмбеддингов. Она обучена на парах предложений с оценками сходства из CSV-датасета размером 77 201 пример; в README приведены высокие показатели корреляции на указанных наборах dev-t и test-t. Для практической работы с длинными текстами следует учитывать ограничение длины последовательности в 128 токенов из карточки модели. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели infgrad/Prism-Qwen3.5-Reranker-0.8B на Hugging Face совпадает с карточкой infgrad/Prism-Qwen3.5-Reranker-4B, поэтому описание составлено по ней. Prism-Qwen3.5-Reranker-4B — модель-реранкер от infgrad на основе архитектуры Qwen3.5, дообученная для поиска и RAG-сценариев. Она оценивает релевантность пары «запрос — документ» и может дополнительно выдать краткий вклад документа в ответ на запрос и самостоятельный фрагмент с релевантными свидетельствами. Для нерелевантных документов возвращает отрицательный результат без этих пояснений. Модель предназначена для переупорядочивания результатов поиска, в том числе в агентных системах, и обработки запросов в форме ключевых слов. Веса содержат 3,4 млрд параметров; архитектура плотная, контекстное окно по метаданным — 262 144 токена. Однако обучение ограничивало примеры 10 тысячами токенов, поэтому на более длинных входах качество может снижаться. Основные языки — английский и китайский; другие языки также поддерживаются, но обучающих данных для них меньше. Модель распространяется под лицензией MIT.

sergeyzh/rubert-tiny-topic — компактная BERT-модель Сергея Жукова для получения эмбеддингов и тематической классификации и кластеризации текстов. Она создана дистилляцией эмбеддингов русских и английских текстов BERTA в rubert-tiny-lite и предназначена для использования с библиотекой Sentence Transformers. Модель содержит 23,1 млн параметров, имеет 3 слоя, размер эмбеддинга 256 и контекст до 512 токенов. В README приведены оценки на наборах MTEB для классификации заголовков, выявления неприемлемого содержания и классификации научных текстов по рубрикатору GRNTI. Качество на английских текстах автор не проверял, поэтому результаты для английского языка не подтверждены. Модель распространяется по лицензии MIT.

pucpr-br/sbertimbau_news_2018 — модель Sentence Transformers, созданная на базе neuralmind/bert-base-portuguese-cased и дообученная для получения векторных представлений предложений и абзацев. Она преобразует текст в плотные векторы размерности 768, пригодные для семантического поиска, кластеризации и сравнения сходства текстов. Модель построена на архитектуре BERT и содержит 136,1 млн параметров. Она принимает текст на португальском языке; максимальная длина контекста составляет 512 токенов. Для использования доступны форматы Sentence Transformers и Transformers; в последнем случае для получения представления требуется подходящая операция pooling. Обучение проводилось с BatchAllTripletLoss. Карточка не приводит результатов оценки качества и подробностей обучающих данных, поэтому пригодность для конкретного корпуса следует проверять отдельно. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Serafim 900m Portuguese PT Sentence Transformer — модель для получения плотных векторных представлений предложений и абзацев на португальском языке. Её разработали Luís Gomes, António Branco, João Silva, João Rodrigues и Rodrigo Santos в рамках семейства энкодеров Serafim PT; работа представлена на EPIA 2024 и опубликована Springer. Модель предназначена для семантического поиска и задач информационного поиска, а также для кластеризации и сравнения сходства текстов. Она построена на DeBERTa-v2, имеет около 1,1 млрд параметров, выдаёт векторы размерностью 1536 и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Для работы доступны веса в формате safetensors и библиотека Sentence-Transformers; лицензия MIT. Модель ориентирована на португальский язык. Контекст ограничен 512 токенами, поэтому длинные документы потребуется делить на фрагменты; качество для других языков не заявлено.

phandat128/visbert-2epochs — дообученная модель Sentence Transformers на базе keepitreal/vietnamese-sbert, созданная на датасете train_bkai_2024. Она кодирует предложения и абзацы на вьетнамском языке в плотные векторы размерностью 768 для оценки семантического сходства с помощью косинусного сходства, семантического поиска, поиска парафраз и кластеризации. Модель построена на RoBERTa с усреднением токенных представлений; максимальная длина последовательности составляет 256 токенов, контекст — до 258 токенов по метаданным. Размер — 162,4 млн параметров. Также может использоваться как основа для классификации текста через векторные представления. Выпущена в формате safetensors и предназначена для работы с библиотекой Sentence Transformers. Лицензия в доступных данных не указана.

timm/ViT-SO400M-16-SigLIP2-256 — модель зрения и языка семейства SigLIP 2, обученная на наборе WebLI. Контрастивное обучение связывает изображения с текстом, благодаря чему модель подходит для классификации изображений по текстовым описаниям без отдельного обучения на целевых классах. Модель преобразована из исходных контрольных точек JAX проекта Big Vision для использования с OpenCLIP. В названии указаны архитектура ViT-SO400M-16 и размер изображения 256 пикселей. Она принимает изображения и текстовые метки или описания и поддерживает zero-shot классификацию. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели avsolatorio/00-400-10-1-0-1-0-0-cls-normed-768-512_GIST_BAAI_bge-base-en-v1.5-20240130184711-latest на Hugging Face совпадает с карточкой BAAI/bge-small-zh-v1.5, поэтому описание составлено по ней. BAAI/bge-small-zh-v1.5 — компактная модель эмбеддингов из семейства BGE (BAAI General Embedding), разработанная BAAI. Она преобразует китайский текст в плотные векторы для поиска документов, семантического поиска, классификации и кластеризации, а также для использования в векторных базах данных и системах дополненной генерации. Модель построена на архитектуре BERT, содержит 27,6 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Версия v1.5 улучшает поиск без специальных инструкций и смягчает проблему распределения сходства: для поиска важнее относительный порядок оценок, чем их абсолютное значение. Для коротких запросов к длинным документам инструкция запроса может улучшить результат; её пользу рекомендуется оценивать на конкретной задаче. Модель выдаёт эмбеддинги, а не готовые ответы или оценки ранжирования; для более точного переранжирования README рекомендует отдельную модель BGE reranker. Лицензия — MIT.

Карточка модели avsolatorio/00-400-10-1-0-1-0-0-cls-normed-768-512_GIST_BAAI_bge-base-en-v1.5-20240130211808-best на Hugging Face совпадает с карточкой BAAI/bge-small-zh-v1.5, поэтому описание составлено по ней. BAAI/bge-small-zh-v1.5 — компактная модель эмбеддингов из семейства BGE (BAAI General Embedding), разработанная BAAI. Она преобразует китайский текст в плотные векторы для поиска документов, семантического поиска, классификации и кластеризации, а также для использования в векторных базах данных и системах дополненной генерации. Модель построена на архитектуре BERT, содержит 27,6 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Версия v1.5 улучшает поиск без специальных инструкций и смягчает проблему распределения сходства: для поиска важнее относительный порядок оценок, чем их абсолютное значение. Для коротких запросов к длинным документам инструкция запроса может улучшить результат; её пользу рекомендуется оценивать на конкретной задаче. Модель выдаёт эмбеддинги, а не готовые ответы или оценки ранжирования; для более точного переранжирования README рекомендует отдельную модель BGE reranker. Лицензия — MIT.

Карточка модели avsolatorio/00-400-10-1-0-1-0-0-cls-normed-768-512_GIST_BAAI_bge-base-en-v1.5-20240130211808-latest на Hugging Face совпадает с карточкой BAAI/bge-small-zh-v1.5, поэтому описание составлено по ней. BAAI/bge-small-zh-v1.5 — компактная модель эмбеддингов из семейства BGE (BAAI General Embedding), разработанная BAAI. Она преобразует китайский текст в плотные векторы для поиска документов, семантического поиска, классификации и кластеризации, а также для использования в векторных базах данных и системах дополненной генерации. Модель построена на архитектуре BERT, содержит 27,6 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Версия v1.5 улучшает поиск без специальных инструкций и смягчает проблему распределения сходства: для поиска важнее относительный порядок оценок, чем их абсолютное значение. Для коротких запросов к длинным документам инструкция запроса может улучшить результат; её пользу рекомендуется оценивать на конкретной задаче. Модель выдаёт эмбеддинги, а не готовые ответы или оценки ранжирования; для более точного переранжирования README рекомендует отдельную модель BGE reranker. Лицензия — MIT.

Карточка модели avsolatorio/AVES_BAAI_bge-base-en-v1.5-20240125211517-best на Hugging Face совпадает с карточкой BAAI/bge-small-zh-v1.5, поэтому описание составлено по ней. BAAI/bge-small-zh-v1.5 — компактная модель эмбеддингов из семейства BGE (BAAI General Embedding), разработанная BAAI. Она преобразует китайский текст в плотные векторы для поиска документов, семантического поиска, классификации и кластеризации, а также для использования в векторных базах данных и системах дополненной генерации. Модель построена на архитектуре BERT, содержит 27,6 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Версия v1.5 улучшает поиск без специальных инструкций и смягчает проблему распределения сходства: для поиска важнее относительный порядок оценок, чем их абсолютное значение. Для коротких запросов к длинным документам инструкция запроса может улучшить результат; её пользу рекомендуется оценивать на конкретной задаче. Модель выдаёт эмбеддинги, а не готовые ответы или оценки ранжирования; для более точного переранжирования README рекомендует отдельную модель BGE reranker. Лицензия — MIT.

Карточка модели avsolatorio/AVES_BAAI_bge-base-en-v1.5-20240125211517-latest на Hugging Face совпадает с карточкой BAAI/bge-small-zh-v1.5, поэтому описание составлено по ней. BAAI/bge-small-zh-v1.5 — компактная модель эмбеддингов из семейства BGE (BAAI General Embedding), разработанная BAAI. Она преобразует китайский текст в плотные векторы для поиска документов, семантического поиска, классификации и кластеризации, а также для использования в векторных базах данных и системах дополненной генерации. Модель построена на архитектуре BERT, содержит 27,6 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Версия v1.5 улучшает поиск без специальных инструкций и смягчает проблему распределения сходства: для поиска важнее относительный порядок оценок, чем их абсолютное значение. Для коротких запросов к длинным документам инструкция запроса может улучшить результат; её пользу рекомендуется оценивать на конкретной задаче. Модель выдаёт эмбеддинги, а не готовые ответы или оценки ранжирования; для более точного переранжирования README рекомендует отдельную модель BGE reranker. Лицензия — MIT.

Карточка модели avsolatorio/AVES_BAAI_bge-base-en-v1.5-20240125221415-best на Hugging Face совпадает с карточкой BAAI/bge-small-zh-v1.5, поэтому описание составлено по ней. BAAI/bge-small-zh-v1.5 — компактная модель эмбеддингов из семейства BGE (BAAI General Embedding), разработанная BAAI. Она преобразует китайский текст в плотные векторы для поиска документов, семантического поиска, классификации и кластеризации, а также для использования в векторных базах данных и системах дополненной генерации. Модель построена на архитектуре BERT, содержит 27,6 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Версия v1.5 улучшает поиск без специальных инструкций и смягчает проблему распределения сходства: для поиска важнее относительный порядок оценок, чем их абсолютное значение. Для коротких запросов к длинным документам инструкция запроса может улучшить результат; её пользу рекомендуется оценивать на конкретной задаче. Модель выдаёт эмбеддинги, а не готовые ответы или оценки ранжирования; для более точного переранжирования README рекомендует отдельную модель BGE reranker. Лицензия — MIT.

Карточка модели avsolatorio/AVES_BAAI_bge-base-en-v1.5-20240125221415-latest на Hugging Face совпадает с карточкой BAAI/bge-small-zh-v1.5, поэтому описание составлено по ней. BAAI/bge-small-zh-v1.5 — компактная модель эмбеддингов из семейства BGE (BAAI General Embedding), разработанная BAAI. Она преобразует китайский текст в плотные векторы для поиска документов, семантического поиска, классификации и кластеризации, а также для использования в векторных базах данных и системах дополненной генерации. Модель построена на архитектуре BERT, содержит 27,6 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Версия v1.5 улучшает поиск без специальных инструкций и смягчает проблему распределения сходства: для поиска важнее относительный порядок оценок, чем их абсолютное значение. Для коротких запросов к длинным документам инструкция запроса может улучшить результат; её пользу рекомендуется оценивать на конкретной задаче. Модель выдаёт эмбеддинги, а не готовые ответы или оценки ранжирования; для более точного переранжирования README рекомендует отдельную модель BGE reranker. Лицензия — MIT.

Карточка модели avsolatorio/AVES_BAAI_bge-base-en-v1.5-20240125233651-latest на Hugging Face совпадает с карточкой BAAI/bge-small-zh-v1.5, поэтому описание составлено по ней. BAAI/bge-small-zh-v1.5 — компактная модель эмбеддингов из семейства BGE (BAAI General Embedding), разработанная BAAI. Она преобразует китайский текст в плотные векторы для поиска документов, семантического поиска, классификации и кластеризации, а также для использования в векторных базах данных и системах дополненной генерации. Модель построена на архитектуре BERT, содержит 27,6 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Версия v1.5 улучшает поиск без специальных инструкций и смягчает проблему распределения сходства: для поиска важнее относительный порядок оценок, чем их абсолютное значение. Для коротких запросов к длинным документам инструкция запроса может улучшить результат; её пользу рекомендуется оценивать на конкретной задаче. Модель выдаёт эмбеддинги, а не готовые ответы или оценки ранжирования; для более точного переранжирования README рекомендует отдельную модель BGE reranker. Лицензия — MIT.

Карточка модели avsolatorio/AVES_BAAI_bge-base-en-v1.5-20240126151540-latest на Hugging Face совпадает с карточкой BAAI/bge-small-zh-v1.5, поэтому описание составлено по ней. BAAI/bge-small-zh-v1.5 — компактная модель эмбеддингов из семейства BGE (BAAI General Embedding), разработанная BAAI. Она преобразует китайский текст в плотные векторы для поиска документов, семантического поиска, классификации и кластеризации, а также для использования в векторных базах данных и системах дополненной генерации. Модель построена на архитектуре BERT, содержит 27,6 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Версия v1.5 улучшает поиск без специальных инструкций и смягчает проблему распределения сходства: для поиска важнее относительный порядок оценок, чем их абсолютное значение. Для коротких запросов к длинным документам инструкция запроса может улучшить результат; её пользу рекомендуется оценивать на конкретной задаче. Модель выдаёт эмбеддинги, а не готовые ответы или оценки ранжирования; для более точного переранжирования README рекомендует отдельную модель BGE reranker. Лицензия — MIT.

BAAI/bge-base-zh-v1.5 — плотная модель эмбеддингов семейства BGE (BAAI General Embedding), разработанная Beijing Academy of Artificial Intelligence. Она преобразует текст в низкоразмерные векторы для семантического поиска, извлечения документов, классификации и кластеризации, а также для поиска контекста в векторных базах данных при построении систем с генерацией с дополненной выборкой (RAG). Модель основана на BERT, содержит около 129,5 млн параметров и принимает текстовые последовательности длиной до 512 токенов. Версия v1.5 улучшает поиск без инструкций и смягчает проблему распределения оценок сходства. Для поиска коротким запросом длинных документов инструкция к запросу может повысить качество, но её влияние зависит от задачи. Модель рассчитана на китайский язык; README описывает семейство BGE и на английском, однако это само по себе не подтверждает поддержку английского этой конкретной модели. Модель выдаёт векторные представления, а не готовые ответы или оценки релевантности документов. Значения сходства между парами текстов не следует интерпретировать по универсальному порогу: для фильтрации нужно подбирать порог на собственных данных. Лицензия — MIT.

Lajavaness/bilingual-document-embedding — модель эмбеддингов от Lajavaness для текстов на французском и английском языках. Она кодирует предложения и документы в нормализованные векторы размерностью 1024 на основе архитектуры XLM-RoBERTa и Sentence Transformers. Модель дообучена на задачах распознавания текстовых следствий и семантического сходства, включая англо-французские наборы SNLI, XNLI и STS Benchmark. Модель предназначена для семантического поиска, сопоставления текстов и кластеризации документов на английском и французском языках. В README заявлен контекст до 8096 токенов; метаданные указывают 8194 токена, а конфигурация Sentence Transformers задаёт максимальную длину последовательности 512 токенов, поэтому фактический поддерживаемый предел может зависеть от используемой конфигурации. Модель содержит 658,7 млн параметров и распространяется в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. README не содержит результатов оценки качества.

ColBERT-Zero-supervised — модель поиска LightOn на базе PyLate и архитектуры ModernBERT, предназначенная для много-векторного поиска по тексту с поздним взаимодействием ColBERT и оценкой MaxSim. Она формирует векторы размерности 128 для токенов запросов и документов; в карточке указаны максимальные длины 39 токенов для запроса и 519 токенов для документа, а метаданные задают контекст до 8192 токенов. Модель содержит 149 млн параметров и использует асимметричные промпты: при кодировании нужно применять prompt_name="query" для запросов и prompt_name="document" для документов. Модель рассчитана на построение поисковых индексов и ранжирование документов по релевантности; в README сообщается результат 55,43 nDCG@10 на BEIR. Данные в карточке указывают на обучение на англоязычных наборах, а метаданные отмечают английский язык. Среди ограничений — чувствительность к соответствию промптов и зависимость результатов от состава обучающих данных и масштаба обучения. Лицензия — Apache-2.0.

MaxNoichl/discipline-tuned_specter_2_015 — дообученная модель Sentence Transformers на базе научного энкодера SPECTER2 от Allen Institute for AI. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 и сравнивает их косинусным сходством; архитектура включает BERT, усреднение токенов и нормализацию эмбеддингов. Модель подходит для семантического поиска и сопоставления текстов, в том числе для поиска по научной литературе, кластеризации, поиска перефразировок и классификации на основе эмбеддингов. Максимальная длина последовательности — 512 токенов. В README приведена оценка cosine_accuracy 0,9706 на наборе TripletEvaluator; её нельзя считать гарантией качества на других данных. Модель принимает текст и выдаёт векторы. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

E5-base-trm-nl — модель эмбеддингов предложений на базе XLM-RoBERTa, дообученная clips на нидерландских данных для поиска и сопоставления текстов. Она предназначена для кодирования запросов и документов в векторы, чтобы находить релевантные фрагменты и сравнивать смысл предложений. Модель содержит 151,6 млн параметров, использует библиотеку sentence-transformers и принимает последовательности длиной до 514 токенов. Дообучение выполнено на наборах данных для нидерландского поиска, включая BEIR-NL mMARCO, HotpotQA и FEVER. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors по лицензии MIT. В карточке приведены результаты оценки на MTEB-NL, однако извлечённые данные не содержат полных значений для этой модели, поэтому количественно оценить её качество по ним нельзя.

deutsche-telekom/gbert-large-paraphrase-cosine — модель Sentence Transformers, разработанная Deutsche Telekom на основе deepset/gbert-large и дообученная для работы с немецкими парафразами. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 1024; при обучении использовалась функция MultipleNegativesRankingLoss с косинусным сходством. Модель предназначена для улучшения классификации текстов на немецком языке в few-shot сценариях с SetFit, а также подходит для сравнения сходства предложений и извлечения эмбеддингов. Модель основана на архитектуре BERT, содержит 434,5 млн параметров и принимает текст длиной до 512 токенов. В карточке сообщается, что дообученная версия показала лучшие результаты среди сравнивавшихся моделей в немецком few-shot сценарии на NLU Few-shot Benchmark. Лицензия — MIT.

German-RAG-BGE-M3-TRIPLES-HESSIAN-AI — модель Sentence Transformers, разработанная командой German-RAG AI. Она дообучена на наборе примерно из 300 тысяч троек примеров для представления предложений и абзацев в виде плотных эмбеддингов и затем объединена с базовой BAAI/bge-m3, чтобы сохранить качество на других языках. Архитектура основана на XLM-RoBERTa, размер модели — 658,7 млн параметров, размерность векторов — 1024, максимальная длина входа — 8194 токена. Векторы нормализуются; для сравнения предусмотрено косинусное сходство. Модель предназначена для семантического поиска, ранжирования релевантных документов и сравнения текстов, в частности в немецкоязычных RAG-сценариях. В README также приведены результаты классификации текстов, поиска и оценки семантического сходства. В тесте на немецком RAG-бенчмарке указана точность 0,8857 против 0,8806 у BGE-M3. Поддержка других языков связана с объединением с BGE-M3; основное назначение модели — немецкоязычный поиск. Лицензия в предоставленных данных не указана.

jina-embeddings-v5-text-small-clustering — компактная модель векторных представлений текста от Jina AI, предназначенная прежде всего для кластеризации. Это квантизированная версия базовой модели jinaai/jina-embeddings-v5-text-small, обученная с использованием дистилляции и задачных контрастивных потерь. Модель подходит для группировки текстов по смыслу и других сценариев, где требуется преобразование документов или фрагментов текста в эмбеддинги. Модель содержит 677 млн параметров, поддерживает многоязычные тексты и обрабатывает последовательности длиной до 32 768 токенов. Размер выходного эмбеддинга составляет 1024 измерения; поддерживаются Matryoshka-размерности 32, 64, 128, 256, 512, 768 и 1024, что позволяет выбирать компромисс между качеством и затратами на хранение и поиск. Используется pooling по последнему токену. Модель интегрируется с sentence-transformers, vLLM, llama.cpp и Elastic Inference Service. Сильными сторонами являются компактность, высокая производительность для своего размера, большой контекст и возможность адаптировать размер вектора. Ограничение модели — заявленная специализация на кластеризации; README не приводит подробностей о точном наборе поддерживаемых языков и не описывает качество для других задач. Распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, допускающей использование с ограничениями, включая некоммерческий характер лицензии.

SLIM-TAGS — небольшая специализированная авторегрессионная модель серии SLIM от llmware, дообученная для генерации вызовов функций, которые автоматически подбирают релевантные теги и точки интереса по тексту. Модель выдаёт структурированный результат в виде словаря Python с полем tags; такой вывод можно использовать в программных и многошаговых LLM-сценариях автоматизации. Модель построена на архитектуре Llama и содержит 1 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текстовый структурированный результат; максимальный родной контекст составляет 2048 токенов. В README приведён пример классификации финансовой новости и интеграции через Transformers или LLMWare. Лицензия — Apache-2.0.

Stella-PL-retrieval-mini-8k — модель эмбеддингов, созданная авторами карточки на основе stella_en_400M_v5 и дообученная для поиска по текстам на польском языке. Она преобразует тексты в векторы размерности 1024 и поддерживает контекст до 8192 токенов. Обучение включало адаптацию к польскому языку методом дистилляции знаний на польско-английских парах и последующее контрастивное дообучение на запросах и релевантных либо нерелевантных фрагментах. Модель предназначена для семантического поиска и извлечения релевантных документов по запросу. В README приведён результат NDCG@10 61,29 на польском бенчмарке PIRB. Веса опубликованы в формате safetensors; лицензия — Gemma. README указывает, что используются те же промпты, что и у исходной stella_en_400M_v5.

Карточка модели avsolatorio/00-000-11-1-0-1-0-0-u_GIST_BAAI_bge-base-en-v1.5-20240127164623-best на Hugging Face совпадает с карточкой BAAI/bge-small-zh-v1.5, поэтому описание составлено по ней. BAAI/bge-small-zh-v1.5 — компактная модель эмбеддингов из семейства BGE (BAAI General Embedding), разработанная BAAI. Она преобразует китайский текст в плотные векторы для поиска документов, семантического поиска, классификации и кластеризации, а также для использования в векторных базах данных и системах дополненной генерации. Модель построена на архитектуре BERT, содержит 27,6 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Версия v1.5 улучшает поиск без специальных инструкций и смягчает проблему распределения сходства: для поиска важнее относительный порядок оценок, чем их абсолютное значение. Для коротких запросов к длинным документам инструкция запроса может улучшить результат; её пользу рекомендуется оценивать на конкретной задаче. Модель выдаёт эмбеддинги, а не готовые ответы или оценки ранжирования; для более точного переранжирования README рекомендует отдельную модель BGE reranker. Лицензия — MIT.

Arabic-Triplet-Matryoshka-V2 — модель эмбеддингов арабского языка от Omartificial-Intelligence-Space, созданная на базе Sentence Transformers и дообученная на aubmindlab/bert-base-arabertv02. Это плотная BERT-модель с 162,4 млн параметров и контекстом до 512 токенов; она преобразует предложения и абзацы в векторы размерностью 768. Обучение с MatryoshkaLoss формирует вложенные представления, рассчитанные на работу с эмбеддингами разной размерности. Модель предназначена для оценки семантического сходства, поиска и извлечения информации, поиска перефразирований, кластеризации и классификации арабских текстов, а также для использования в системах вопросов и ответов. В README приведены результаты на бенчмарках STS17 и STS22-v2. Модель ориентирована на арабский язык и не заявлена как многоязычная. Качество может снижаться на узкоспециализированных текстах и различаться между диалектами и региональными вариантами арабского языка. Для задач за пределами семантического сходства может потребоваться дополнительная настройка. Лицензия — Apache-2.0.