I.12Рекомендации и персонализация

WeMM-Embedding-9B — универсальная мультимодальная модель эмбеддингов Tencent, построенная на базе Qwen3.5-9B. Она принимает текст, изображения, видео и визуальные документы, в том числе смешанные входы с чередованием текста и изображений или видео, и преобразует их в L2-нормированный вектор размерностью 4096. Аудио модель не поддерживает. Модель предназначена для получения эмбеддингов и поиска по тексту, изображениям, видео и визуальным документам, включая сопоставление разных типов содержимого. README также описывает поддержку Matryoshka Embeddings с сокращением размерности и варианты запуска через Transformers, Sentence Transformers, vLLM и SGLang. Метаданные указывают архитектуру Qwen3.5 и дообучение базовой модели Qwen/Qwen3.5-9B; опубликованные веса представлены в формате Safetensors. Лицензия указана как other, поэтому перед использованием следует проверить условия в карточке модели. Модель не подходит для аудио-входов; заявленный основной результат — векторное представление, а не генерация текста.

xiaobu-embedding — текстовая модель эмбеддингов, разработанная на основе GTE и дообученная для нескольких задач сопоставления запросов и документов. Она предназначена для получения векторных представлений текстов и вычисления их смыслового сходства; автор приводит примеры разговорных пар «запрос — запрос» и пар «запрос — документ» из области знаний, а также данные BGE для пар «запрос — документ». Для обучения использовались очищенные положительные примеры и отрицательные примеры средней сложности; общий объём данных составил около 6 млн примеров. Модель построена на архитектуре BERT, содержит 424,3 млн параметров, принимает текст с контекстом до 512 токенов и распространяется в формате PyTorch. Для использования автор рекомендует Sentence-Transformers; оценивание описано со ссылкой на китайский бенчмарк CMTEB. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели avsolatorio/30-000-10-1-2-2-0-0-mean-normed-384-512_GIST_st_all-MiniLM-L6-v2-20240218212805-best на Hugging Face совпадает с карточкой yosuaw/all-MiniLM-L6-v2, поэтому описание составлено по ней. all-MiniLM-L6-v2 — модель Sentence-Transformers на базе MiniLM, разработанная в рамках проекта Hugging Face Community Week. Она кодирует предложения и короткие абзацы в плотные векторы размерности 384, отражающие семантическое содержание. Модель обучена контрастивным дообучением предварительно обученной nreimers/MiniLM-L6-H384-uncased на наборе более чем из миллиарда пар предложений. Модель предназначена для семантического поиска, извлечения информации, сравнения сходства предложений и кластеризации текстов. Архитектура — BERT-подобный MiniLM с 25,9 млн параметров; максимальная длина контекста — 512 токенов, а по умолчанию входы длиннее 256 WordPiece-токенов обрезаются. Карточка указывает поддержку английского языка. Веса доступны в форматах PyTorch, Safetensors и TensorFlow; лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели avsolatorio/30-000-11-1-2-2-0-0-mean-normed-384-512_GIST_st_all-MiniLM-L6-v2-20240218195818-best на Hugging Face совпадает с карточкой yosuaw/all-MiniLM-L6-v2, поэтому описание составлено по ней. all-MiniLM-L6-v2 — модель Sentence-Transformers на базе MiniLM, разработанная в рамках проекта Hugging Face Community Week. Она кодирует предложения и короткие абзацы в плотные векторы размерности 384, отражающие семантическое содержание. Модель обучена контрастивным дообучением предварительно обученной nreimers/MiniLM-L6-H384-uncased на наборе более чем из миллиарда пар предложений. Модель предназначена для семантического поиска, извлечения информации, сравнения сходства предложений и кластеризации текстов. Архитектура — BERT-подобный MiniLM с 25,9 млн параметров; максимальная длина контекста — 512 токенов, а по умолчанию входы длиннее 256 WordPiece-токенов обрезаются. Карточка указывает поддержку английского языка. Веса доступны в форматах PyTorch, Safetensors и TensorFlow; лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели jamiehudson/579-STmodel-brand-rem-v5_final на Hugging Face совпадает с карточкой jamiehudson/579-STmodel-v5_final, поэтому описание составлено по ней. jamiehudson/579-STmodel-v5_final — модель Sentence Transformers на архитектуре MPNet, разработанная автором репозитория. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 и подходит для семантического поиска, сравнения текстов и кластеризации. Модель содержит 136,7 млн параметров и принимает последовательности длиной до 514 токенов. В карточке указано обучение с функцией потерь CosineSimilarityLoss. Модель можно использовать через Sentence-Transformers или Transformers с подходящей операцией pooling. Доступны веса PyTorch. Лицензия в предоставленных данных не указана.

jamiehudson/579-STmodel-v1a — модель Sentence-Transformers на базе MPNet, разработанная пользователем Jamie Hudson. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для поиска семантически близких текстов, кластеризации и сравнения предложений. Модель содержит 136,7 млн параметров, принимает текст и выдаёт эмбеддинги; заявленная длина контекста — 514 токенов. Для обучения использовалась CosineSimilarityLoss. Репозиторий содержит веса PyTorch, а для работы подходят Sentence-Transformers или Transformers с соответствующей операцией pooling. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели jamiehudson/579-STmodel-v3 на Hugging Face совпадает с карточкой jamiehudson/579-STmodel-v4, поэтому описание составлено по ней. jamiehudson/579-STmodel-v4 — модель Sentence Transformers на базе архитектуры MPNet, разработанная автором репозитория. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 и предназначена для сравнения смысловой близости текстов, семантического поиска и кластеризации. Для получения эмбеддингов используются веса PyTorch и операция pooling над контекстными представлениями токенов. Модель содержит 136,7 млн параметров, а длина контекста составляет 514 токенов. В README указано обучение с CosineSimilarityLoss. Языки применения не обозначены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

jamiehudson/579-STmodel-v5_final — модель Sentence Transformers на архитектуре MPNet, разработанная автором репозитория. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 и подходит для семантического поиска, сравнения текстов и кластеризации. Модель содержит 136,7 млн параметров и принимает последовательности длиной до 514 токенов. В карточке указано обучение с функцией потерь CosineSimilarityLoss. Модель можно использовать через Sentence-Transformers или Transformers с подходящей операцией pooling. Доступны веса PyTorch. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели mxc2002/adv-nlp-homework1_xm29 на Hugging Face совпадает с карточкой sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2, поэтому описание составлено по ней. all-MiniLM-L6-v2 — модель Sentence-Transformers, разработанная в ходе Community Week Hugging Face. Это дообученный энкодер на архитектуре BERT с 25,9 млн параметров: он преобразует предложения и короткие абзацы в плотные векторы размерностью 384, отражающие их семантику. Модель дообучена контрастивным методом на более чем миллиарде пар предложений из нескольких наборов данных. Модель предназначена для семантического поиска, сравнения предложений и кластеризации текстов. Она поддерживает английский язык; максимальный контекст по метаданным — 512 токенов, при этом карточка сообщает, что вход длиннее 256 WordPiece-токенов обрезается. Доступны форматы PyTorch, Safetensors, TensorFlow, ONNX и OpenVINO. Лицензия — Apache-2.0. Векторы полезны для поиска смыслового сходства, но сама модель не генерирует текст; длинные входы обрезаются, а качество представлений зависит от соответствия текста и задачи обучающим данным.

teven/all_bs160_allneg — модель на базе MPNet для получения плотных векторных представлений предложений и абзацев. Она содержит 136,7 млн параметров, выдаёт эмбеддинги размерности 768 и рассчитана на контекст до 514 токенов. Модель распространяется в формате PyTorch и используется через библиотеку Sentence-Transformers. Эмбеддинги подходят для семантического поиска, сравнения текстов и кластеризации. При обучении применялась функция потерь MultipleNegativesRankingLoss с косинусным сходством. В карточке не указаны обучающие языки и лицензия, поэтому применимость к конкретному языку и условия распространения требуют проверки.

Модель flax-sentence-embeddings/all_datasets_v3_roberta-large разработана участниками Community Week Hugging Face в рамках проекта по обучению моделей эмбеддингов предложений на больших наборах данных. Это дообученная с контрастивной целью версия roberta-large с архитектурой RoBERTa и 454,1 млн параметров. Она кодирует входное предложение в вектор, отражающий его семантическое содержание, и рассчитана на извлечение признаков и сравнение предложений. В README описано обучение на более чем миллиарде пар предложений из объединённых датасетов; указаны длина последовательности обучения 128 токенов и использование SentenceTransformers. Метаданные указывают родной контекст в 514 токенов. Модель подходит для семантического поиска, группировки текстов и оценки сходства предложений. В карточке указана поддержка английского языка. Репозиторий содержит веса PyTorch; лицензия в предоставленных данных не указана.

miller96/all-MiniLM-L12-v2-fine-tuned-v0.1 — модель Sentence Transformers, дообученная для получения эмбеддингов предложений и абзацев. Она преобразует текст в плотные векторы размерностью 384 и подходит для семантического поиска и кластеризации. Модель основана на архитектуре BERT; в метаданных указаны 40 млн параметров и контекст до 512 токенов. Обучение проводилось в течение одной эпохи с функцией потерь MultipleNegativesRankingLoss и косинусным сходством. Модель принимает текст и выдаёт векторы, которые можно сравнивать для оценки семантической близости. В карточке не указаны языковая специализация или предметная область. Репозиторий содержит веса PyTorch; лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели Kapiche/all-MiniLM-L6-v2 на Hugging Face совпадает с карточкой valurank/MiniLM-L6-Keyword-Extraction, поэтому описание составлено по ней. valurank/MiniLM-L6-Keyword-Extraction — англоязычная модель для получения векторных представлений предложений и коротких абзацев. Это Sentence-Transformers-модель на архитектуре BERT с 25,9 млн параметров, создающая плотные эмбеддинги размерности 384. В README описано дообучение контрастивным методом на более чем миллиарде пар предложений на основе nreimers/MiniLM-L6-H384-uncased; метаданные указывают формат PyTorch и контекст до 512 токенов. Модель предназначена для семантического поиска, сравнения сходства текстов и кластеризации. Эмбеддинги можно использовать для ранжирования кандидатов по близости векторных представлений, в том числе при извлечении ключевых слов из текста. По умолчанию тексты длиннее 256 WordPiece-токенов обрезаются. README не приводит отдельную лицензию, а метаданные обозначают её как other, поэтому условия использования следует сверить с карточкой репозитория. Модель обучалась преимущественно на англоязычных данных; качество для других языков не подтверждено.

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

Abdul-I опубликовал модель sentence-transformers на базе BERT, которая преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 384. Её можно использовать для семантического поиска, сравнения сходства текстов и кластеризации. Модель содержит 25,9 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. При обучении применялась функция потерь MultipleNegativesRankingLoss с косинусным сходством. В репозитории указаны веса в формате safetensors. Языковая специализация и лицензия в предоставленных данных не описаны.

MLX-версия модели all-MiniLM-L6-v2-4bit, созданная сообществом mlx-community на основе sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2. Модель предназначена для генерации текстовых эмбеддингов и задач сравнения предложений, включая оценку семантической схожести, поиск и извлечение признаков из текста. Модель использует архитектуру MiniLM с шестью слоями и 4-битным квантованием, преобразована в формат MLX с помощью mlx-lm версии 0.0.3. Она работает с библиотекой mlx-embeddings, возвращает нормализованные эмбеддинги и поддерживает вычисление сходства между текстами через скалярное произведение. В карточке указано English как язык модели; сведения о размере эмбеддингов, максимальной длине контекста и других модальностях отсутствуют. К сильным сторонам относятся компактность, 4-битное представление и возможность эффективного использования в MLX-среде для семантического поиска и сопоставления текстов. Ограничения, результаты бенчмарков и подробные требования к ресурсам в README не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

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

onnx-models/all-MiniLM-L6-v2-onnx — ONNX-порт модели sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2, подготовленный Binh Nguyen. Модель предназначена для создания векторных представлений текстов и задач сравнения предложений, включая извлечение признаков и работу с семантическим сходством. Используется через библиотеку light-embed. Модель включает Transformer, Pooling и Normalize, формирует embeddings размерностью 384 и поддерживает последовательности длиной до 256 токенов. Размер файлов на диске составляет около 0,08 ГБ, что делает модель компактной для сценариев локального или ресурсно-ограниченного применения. README не содержит сведений о поддерживаемых языках, конкретных показателях качества, ограничениях применения или лицензии, поэтому эти характеристики нельзя определить по предоставленным данным.

Карточка модели tomaarsen/all-mpnet-base-v2 на Hugging Face совпадает с карточкой XHY-DY/all-mpnet-base, поэтому описание составлено по ней. XHY-DY/all-mpnet-base — модель Sentence Transformers для кодирования предложений и коротких абзацев в плотные векторы размерности 768. Она основана на MPNet и дообучена методом контрастивного обучения на наборе более чем из миллиарда пар предложений; исходная модель — microsoft/mpnet-base. В карточке указано применение для семантического поиска, измерения сходства предложений и кластеризации. По умолчанию текст длиннее 384 частей словаря обрезается. Модель принимает текст и возвращает векторное представление, пригодное для поиска и сравнения по смыслу. Она ориентирована на английский язык; заявленная библиотека — Sentence Transformers. Репозиторий содержит веса PyTorch и распространяется по лицензии Apache-2.0.

ronanki/all-mpnet-base-v2-2022-07-18_15-29-33 — модель Sentence-Transformers на архитектуре MPNet, которая преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768. Она предназначена для поиска семантически близких текстов, кластеризации и сравнения предложений. Модель содержит 136,7 млн параметров и принимает текстовые последовательности длиной до 514 токенов. Модель обучена с функцией потерь MultipleNegativesRankingLoss и косинусным сходством. Её можно использовать для построения семантического поиска и группировки текстов по смыслу. В репозитории указаны веса PyTorch; лицензия не приведена в доступных данных.

kipark дообучил Sentence Transformer на базе sentence-transformers/all-mpnet-base-v2 для кодирования предложений и абзацев в плотные векторы. Модель на архитектуре MPNet содержит 136,7 млн параметров; README указывает вектор размерности 768 и максимальную длину последовательности 384 токена, а метаданные — контекст до 514 токенов. Векторы нормализуются, а для сравнения предлагается косинусное сходство. Модель предназначена для семантического поиска, сравнения текстов, поиска перефразировок, кластеризации и извлечения признаков для классификации. В README приведены результаты оценки поиска на наборе validation, но они не гарантируют аналогичное качество на других данных. Лицензия в предоставленных источниках не указана.

gart-labor/all-mpnet-base-v2-eclass — модель Sentence Transformers на базе MPNet, дообученная разработчиком на датасете eclass. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 для поиска по смыслу, сравнения текстов и кластеризации. Модель содержит 136,7 млн параметров, принимает текст и имеет контекст до 514 токенов; в карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса PyTorch. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Это модель Sentence Transformers на базе sentence-transformers/all-mpnet-base-v2, дообученная Alessio Borgi с использованием TripletLoss на наборе из 6 551 примера. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 и нормализует их; для сравнения векторов предусмотрена косинусная близость. Модель подходит для семантического поиска и сравнения текстов, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. Архитектура включает MPNet, среднее объединение токенов и нормализацию. Максимальная длина последовательности в README — 384 токена; метаданные указывают native context в 514 токенов. Использовать модель можно через библиотеку sentence-transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

jiahaohou/all-mpnet-base-v2-sts — англоязычная Sentence Transformer-модель, дообученная на датасете STSB на основе sentence-transformers/all-mpnet-base-v2. Архитектура MPNet преобразует предложения и короткие абзацы в нормализованные плотные векторы размерности 768; сходство между текстами оценивается косинусной близостью. В метаданных указано 136,7 млн параметров и контекст до 514 токенов, а карточка модели указывает максимальную длину последовательности 384 токена. Модель предназначена для семантического сравнения предложений и абзацев, поиска похожих текстов, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста на основе эмбеддингов. В README приведены результаты на STS-B: Spearman 0,9105 на dev и 0,8786 на test. Модель принимает текст и выдаёт векторы; для прикладных задач её обычно используют как компонент поиска или анализа, а не как генератор текста. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Mashiat/ats-mpnet-model — текстовая модель Sentence Transformer, дообученная на базе sentence-transformers/all-mpnet-base-v2. Она преобразует предложения и абзацы в плотные эмбеддинги размерностью 768 для семантического поиска, извлечения релевантных текстов и сравнения сходства по косинусной мере. Архитектура включает MPNet, mean pooling и нормализацию векторов; модель рассчитана на последовательности до 384 токенов по README, тогда как метаданные каталога указывают нативный контекст 514 токенов. Обучение выполнено на наборе из 2 953 пар предложений с оценками сходства. Модель подходит для retrieval-сценариев и ранжирования текстов по семантической близости. Карточка не сообщает лицензию, поэтому условия использования по имеющимся данным описать нельзя.

Samizie/avia-MiniLM-L12-v2 — модель Sentence Transformers на архитектуре BERT, разработчик описывает её как модель для преобразования предложений и абзацев в плотные векторы размерности 384. Она подходит для поиска семантически близких текстов, оценки сходства предложений, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. Вектор формируется усреднением токенных представлений; для сравнения README рекомендует косинусное сходство. Максимальная длина входа — 512 токенов. Модель принимает текст и выдаёт эмбеддинги; в метаданных также заявлена задача sentence-similarity. В репозитории указаны веса safetensors и около 40 млн параметров. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

b1ade-embed-kd — модель для получения векторных представлений текстов и оценки их семантического сходства. В карточке указано, что она распространяется в формате ONNX через transformers.js и предназначена для задач sentence similarity. Модель может использоваться для классификации текстов, семантического поиска и retrieval, reranking, кластеризации и оценки текстового сходства. В качестве подтверждения приведены результаты на наборе тестов MTEB, включая AmazonCounterfactualClassification, AmazonPolarityClassification, Banking77, ArguAna, AskUbuntuDupQuestions и BIOSSES. Например, на Banking77 указаны accuracy 85,19% и F1 85,13%, а на BIOSSES — корреляция Spearman до 84,75% для косинусного сходства. Архитектура, число параметров, размерность эмбеддингов, поддерживаемые языки, максимальная длина контекста и разработчик в предоставленных данных не указаны. Также не указана лицензия, поэтому условия использования по карточке определить нельзя. Результаты показывают применимость модели к широкому спектру задач работы с текстовыми представлениями, однако качество может существенно зависеть от домена и конкретного сценария.

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.

swardiantara/bert-tiny-snli-k1-adaptive-euclidean — компактная модель Sentence Transformers, дообученная разработчиком на базе google/bert_uncased_L-2_H-128_A-2. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 128 и предназначена для поиска и сравнения текстов по косинусному сходству. Архитектура включает двухслойный BERT с усредняющим pooling; модель содержит 4,4 млн параметров и принимает текстовые последовательности длиной до 512 токенов по метаданным, хотя в README указано ограничение 128 токенов. Модель подходит для семантического поиска, извлечения кандидатов и оценки сходства текстовых фрагментов. Обучение описано на 1 648 104 парах текстов с контрастивной функцией потерь. Базовая модель англоязычная, поэтому основное применение ориентировано на английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

swardiantara/bert-tiny-snli-k1-fixed-euclidean — компактная модель Sentence Transformers, дообученная автором на базе google/bert_uncased_L-2_H-128_A-2. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 128 для поиска и сравнения текстов. Архитектура состоит из BERT с двумя слоями и mean pooling; в README указана максимальная длина последовательности 128 токенов, а метаданные указывают контекст до 512 токенов. Модель предназначена для семантического поиска, извлечения текстовых признаков и ранжирования кандидатов по сходству с запросом. Сходство векторов можно оценивать косинусной мерой. Англоязычная базовая модель и примеры обучающих данных указывают на ориентацию на английский язык. Модель содержит 4,4 млн параметров и распространяется в формате safetensors под лицензией, указанной в карточке Hugging Face.