I.12Рекомендации и персонализация

Nhat1904/7_shot_STA_freezed_body_1e-5_batch_8 — модель Sentence-Transformers на архитектуре MPNet, разработчик которой в карточке не назван. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 и предназначена для поиска семантически близких текстов и кластеризации. В метаданных указаны 136,7 млн параметров, контекст до 514 токенов и формат PyTorch. Модель обучалась с функцией потерь CosineSimilarityLoss; название репозитория указывает на эксперимент с few-shot настройкой, но точные данные обучения в карточке опущены. Для работы доступны Sentence-Transformers и Transformers с подходящей операцией pooling. Лицензия в предоставленных данных не указана.

tanbinh2210/adapted_phobert — модель Sentence Transformers на архитектуре RoBERTa, разработчик которой представлен идентификатором репозитория. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 для сравнения семантической близости, семантического поиска, поиска перефразировок, классификации и кластеризации текста. Сходство векторов рекомендуется оценивать косинусной метрикой. Модель содержит 162,4 млн параметров и обрабатывает последовательности длиной до 258 токенов по метаданным; в README указан предел 256 токенов. Архитектура использует mean pooling поверх выходов RoBERTa. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Arnaudmkonan/adn-setfit-model — модель предложений на базе MPNet, созданная с использованием Sentence-Transformers. 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 с контекстом до 514 токенов и распространяется в формате PyTorch. В карточке указано обучение с CosineSimilarityLoss, что подходит для получения векторов, сохраняющих сходство между текстами. Модель можно применять для семантического поиска, группировки текстов и ранжирования по смысловой близости. Язык данных обучения в доступных сведениях не указан. Условия лицензии в предоставленных данных не приведены.

abbasgolestani/ag-nli-bert-mpnet-base-uncased-sentence-similarity-v1 — модель Sentence Transformers на архитектуре MPNet, разработанная автором репозитория abbasgolestani. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для семантического поиска, сравнения текстов и кластеризации. Модель содержит 136,7 млн параметров, принимает текстовые последовательности длиной до 514 токенов и распространяется в формате PyTorch. В README указано обучение с CosineSimilarityLoss и точность 82% на локальном наборе из 1000 пар предложений. Модель подходит для получения текстовых эмбеддингов и оценки смыслового сходства; сведения о лицензии и языковой специализации в предоставленных данных отсутствуют.

lucasflins/AiFiltering — текстовая Sentence Transformer-модель на архитектуре BERT, разработчик в карточке не уточнён. Модель преобразует текст в плотные векторы размерностью 768 и предназначена для сравнения смысловой близости предложений, семантического поиска, поиска перефразирований, классификации и кластеризации. Для вычисления сходства используется косинусная мера. Модель принимает текст; максимальная длина последовательности в README — 128 токенов, а контекстная длина в метаданных — 512 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и рассчитан на работу с библиотекой Sentence Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

teven/all_bs320_vanilla — модель на базе MPNet, представленная в формате Sentence Transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768, предназначенные для сравнения семантической близости. По описанию модели, её можно применять для семантического поиска и кластеризации; обучение включало MultipleNegativesRankingLoss с косинусной функцией сходства. Модель содержит 136,7 млн параметров и принимает текст с контекстом до 514 токенов. Модель подходит для получения эмбеддингов текстовых фрагментов и поиска похожих предложений или документов. В карточке не названы разработчик базового чекпойнта, целевые языки, датасеты или прикладные области, поэтому языковую специализацию установить нельзя. Репозиторий содержит веса PyTorch; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Модель all_datasets_v4_MiniLM-L6 разработана в рамках Community Week Hugging Face проектом по обучению моделей эмбеддингов предложений на больших наборах данных. Это дообученная контрастивным обучением версия MiniLM-L6-H384-uncased с архитектурой BERT и примерно 25,9 млн параметров. Для кодирования текста она выдаёт векторное представление, отражающее семантику предложения; длина контекста по метаданным — до 512 токенов. Модель предназначена для поиска информации по смыслу, кластеризации текстов и оценки сходства предложений. При обучении использовалось более миллиарда пар предложений из нескольких наборов данных. В README длина последовательности во время обучения ограничена 128 токенами. Репозиторий содержит веса PyTorch; модель можно применять через SentenceTransformers. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

all_datasets_v4_mpnet-base — англоязычная модель эмбеддингов предложений, разработанная командой проекта Hugging Face Community Week. Это дообученная на базе mpnet-base модель MPNet с 136,7 млн параметров, обученная контрастивным методом на более чем миллиарде пар предложений из нескольких датасетов. Репозиторий содержит веса PyTorch; в карточке также описано обучение с использованием JAX и Flax. Модель кодирует текстовое предложение в вектор, отражающий его семантику. Полученные эмбеддинги подходят для поиска информации, кластеризации и сравнения сходства предложений; контекст модели составляет до 514 токенов. Карточка приводит английский как язык модели. Модель предназначена для создания эмбеддингов, а не для генерации ответов. Качество зависит от соответствия входных текстов обучающим данным и от длины последовательности: при обучении её ограничивали 128 токенами. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели Consensus/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 PIXMELT/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.

Это дообученная модель Sentence Transformers на базе sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2, разработанная автором репозитория mazej. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 384 для семантического поиска, сравнения текстов, поиска перефразировок, классификации и кластеризации. Архитектура включает энкодер BERT, усредняющий пулинг токенов и нормализацию; используется косинусное сходство. Модель содержит 25,9 млн параметров. В README указана максимальная длина последовательности 256 токенов, а в метаданных — контекст 512 токенов. Обучение выполнено на 18 364 парах «запрос — документ» с MultipleNegativesRankingLoss. В README приведены результаты оценки информационного поиска, в том числе recall@10 0,7082 и accuracy@10 0,7608; фактическое качество зависит от данных и сценария применения. Модель принимает текст и выдаёт векторы, рассчитана на английский язык, как и базовая модель. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Это дообученный на 5 509 парах «запрос—документ» англоязычный энкодер предложений mazej на базе sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2. Модель построена на архитектуре BERT и преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384; для сравнения используется косинусное сходство. В README указана максимальная длина последовательности 256 токенов, а в метаданных — контекст 512 токенов. Модель предназначена для семантического поиска и сравнения текстов, поиска перефразировок, кластеризации и классификации на основе эмбеддингов. Её можно применять для ранжирования документов по близости к запросу и группировки похожих текстов. Обучение выполнено с MultipleNegativesRankingLoss; модель распространяется в формате safetensors, для работы используется библиотека Sentence Transformers. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Модель fdlvaaa/all-MiniLM-L6-v2-ru-triplet — русскоязычная Sentence Transformer, дообученная на базе sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2. Она преобразует предложения и абзацы в плотные семантические векторы размерности 384 для поиска и сравнения текстов; сходство векторов можно оценивать косинусной мерой. Архитектура включает энкодер BERT, усредняющий pooling и нормализацию. Модель содержит 25,9 млн параметров, принимает текст и рассчитана на последовательности длиной до 512 токенов по метаданным; в README указан предел 256 токенов. В обучающей выборке из 20 000 троек есть русские примеры, а обучение проводилось с TripletLoss. Лицензия в предоставленных данных не указана.

guidecare/all-mpnet-base-v2-feature-extraction — копия модели all-mpnet-base-v2 для получения эмбеддингов предложений и коротких абзацев. Модель разработана командой Hugging Face в рамках Community Week и обучена дообучением microsoft/mpnet-base на более чем миллиарде пар предложений с контрастивной целью. Архитектура MPNet содержит 136,7 млн параметров и выдаёт плотный вектор размерности 768 для входного текста. Модель подходит для семантического поиска, сравнения сходства предложений и кластеризации текстов. Метаданные указывают поддержку английского языка; входы длиннее 384 токенов WordPiece обрезаются. Репозиторий содержит веса PyTorch, лицензия — Apache-2.0. README отмечает, что отличие этой копии от официальной модели заключается в изменённом теге pipeline.

Карточка модели questgen/all-mpnet-base-v2-feature-extraction-pipeline 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.

yahyaabd/allstats-search-miniLM-v1-5 — модель Sentence Transformer, созданная дообучением sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 на парах запросов и документов из набора query-hard-pos-neg-doc-pairs-statictable. Архитектура основана на BERT; модель преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384 и предназначена для семантического поиска и сравнения текстов по косинусному сходству. Модель подходит для поиска документов по запросу, оценки семантического сходства, поиска перефразировок, кластеризации и извлечения признаков для классификации текста. Датасет содержит примеры запросов и документов, в том числе на индонезийском языке; базовая модель многоязычная. README указывает максимальную длину последовательности 128 токенов, тогда как метаданные каталога — контекст 512 токенов. В репозитории используются веса safetensors и библиотека sentence-transformers; параметров — 124,3 млн. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Retrieva, Inc. разработала AMBER (Adaptive Multitask Bilingual Embedding Representations) — двуязычную модель текстовых эмбеддингов на архитектуре ModernBERT и в формате Sentence Transformers. Модель дообучена на базе sbintuitions/modernbert-ja-130m, содержит 132,1 млн параметров и предназначена прежде всего для японского языка, с поддержкой английского. При обучении использовались японские и английские наборы данных, а также данные для перевода между этими языками; инструкции на естественном языке помогают получать эмбеддинги с учётом задачи. AMBER подходит для поиска по смыслу, сравнения предложений, ранжирования и других задач, использующих векторные представления текста. README указывает размер выходного вектора 512 измерений, косинусную меру сходства и максимальную длину последовательности 512 токенов; метаданные каталога указывают контекст до 8 192 токенов. Модель оценивалась на японских JMTEB, JQaRA, JaCWIR и японской части MLDR, а также на английском MTEB. Лицензия — Apache 2.0. Качество зависит от языка, данных и задачи; модель ориентирована на японский язык, поэтому её возможности для английского могут отличаться. В README приведены отдельные результаты бенчмарков, но не все значения таблиц доступны в карточке.

AMPLIFY-B — модель для извлечения признаков, опубликованная в формате Hugging Face Transformers. Она преобразует входные данные в векторные представления, которые можно использовать в downstream-задачах машинного обучения, поиске похожих объектов и построении специализированных классификаторов или регрессоров. Модель содержит около 471,9 млн параметров и распространяется с использованием формата safetensors.

toobi/anime — модель Sentence Transformers на архитектуре MPNet с 136,7 млн параметров, преобразующая предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768. Она предназначена для поиска семантически похожих текстов и подходит для семантического поиска и кластеризации. Модель можно использовать через Sentence-Transformers или Transformers с подходящей операцией pooling; заявленная длина контекста — 514 токенов. Карточка указывает обучение с CosineSimilarityLoss. Данных о лицензии и поддерживаемых естественных языках в предоставленных источниках нет.

Это дообученная модель Sentence Transformer на базе BAAI/bge-large-en-v1.5 для преобразования предложений и абзацев в плотные векторы размерности 1024. Архитектура включает BertModel, пулинг по CLS-токену и нормализацию; максимальная длина последовательности — 512 токенов. Разработчик конкретного дообучения и обучающие данные в карточке не описаны. Модель предназначена для вычисления семантического сходства и поиска по тексту, а также для поиска перефразировок, кластеризации и классификации текстов. Нормализованные эмбеддинги сравниваются косинусным сходством. Репозиторий создан 17 ноября 2024 года и содержит веса safetensors. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

BERTA-uncased — двуязычная модель эмбеддингов предложений, разработанная Сергеем Жуковым как дистиллированная версия BERTA, основанной на ai-forever/FRIDA. Она построена на архитектуре BERT и предназначена для семантического сравнения русских и английских текстов, поиска и задач классификации и кластеризации на основе эмбеддингов. Модель содержит 155,5 млн параметров, 12 слоёв, формирует векторы размером 768 и обрабатывает до 512 токенов. Mean pooling и режим uncased делают представления нечувствительными к регистру. Поддерживаются префиксы для поиска, перефразирования, категоризации, анализа тональности, тем и следования. В README приведены результаты на ruMTEB; показатели различаются по задачам и бенчмаркам. Модель доступна в формате Safetensors по лицензии MIT. Она выдаёт эмбеддинги, поэтому для получения меток классификации или результатов поиска требуется подходящий downstream-компонент.

Это Sentence Transformer от luanafelbarros, дообученный на основе многоязычного энкодера google-bert/bert-base-multilingual-cased. Модель кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 и сравнивает их косинусным сходством. В архитектуре используются BERT и усреднение токенных представлений; README указывает максимальную длину последовательности 128 токенов, а метаданные — контекст до 512 токенов. Модель предназначена для семантического поиска и сравнения текстов, поиска перефразировок, кластеризации и получения признаков для классификации. Данные обучения содержат пары английских и неанглийских запросов, включая русский и другие языки; это указывает на многоязычное применение, в том числе межъязыковое сопоставление. Модель распространяется в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

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

BERT-G1 — модель на архитектуре BERT, опубликованная пользователем reasonwang. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 для семантического поиска, сравнения сходства и кластеризации текстов. Модель обучена с использованием MultipleNegativesRankingLoss и косинусного сходства; размер составляет 136,7 млн параметров, максимальный контекст — 512 токенов. Модель предназначена для получения эмбеддингов текста и задач поиска или группировки текстов по смыслу. Для работы доступны Sentence-Transformers и Transformers; при использовании Transformers требуется применить подходящую операцию pooling к контекстным представлениям токенов. В репозитории указаны веса safetensors. Языки обучения и лицензия в предоставленных данных не указаны.

Это компактная модель Sentence Transformers, дообученная автором swardiantara на базе англоязычной google/bert_uncased_L-2_H-128_A-2. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 128; сходство текстов можно оценивать косинусным сходством, а в README отдельно указано применение для поиска. Модель подходит для семантического поиска и сравнения текстовых фрагментов, в том числе отзывов о товарах. Архитектура включает BertModel с mean pooling. Метаданные указывают 4,4 млн параметров и контекст до 512 токенов, тогда как README задаёт максимальную длину последовательности 128 токенов; при использовании следует учитывать это различие. Веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

swardiantara/bert-tiny-snli-k3-adaptive-euclidean — компактная модель Sentence Transformers, дообученная разработчиком на базе google/bert_uncased_L-2_H-128_A-2. Она преобразует предложения и абзацы на английском языке в плотные векторы размерности 128 для поиска и сравнения текстов; сходство оценивается косинусной мерой. Архитектура состоит из BERT с двумя слоями и mean pooling. Модель содержит 4,4 млн параметров, принимает текст длиной до 512 токенов по метаданным; в README для Sentence Transformers указана максимальная длина последовательности 128 токенов. Модель подходит для семантического поиска, извлечения релевантных текстов и сравнения предложений. Обучение проводилось на 3 845 587 примерах с парными текстами и оценками сходства. Компактный размер облегчает использование при ограниченных вычислительных ресурсах. README и метаданные не содержат сведений о лицензии, поэтому условия распространения следует проверить на странице репозитория.

swardiantara/bert-tiny-sst5-k3-fixed-cosine — компактная модель Sentence Transformers, дообученная на базе google/bert_uncased_L-2_H-128_A-2. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 128 и предназначена для поиска и сравнения текстов по косинусному сходству. Архитектура включает BERT и усредняющий pooling; модель содержит 4,4 млн параметров. Модель принимает текст и поддерживает последовательности длиной до 512 токенов по метаданным Hugging Face. В README указан предел 128 токенов, поэтому при использовании следует учитывать возможное расхождение конфигурации и карточки. Данные обучения содержат англоязычные текстовые пары; основное применение модели — поиск по смысловой близости и извлечение признаков. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Nhat1904/best-32-shot-model — модель Sentence Transformers на архитектуре MPNet, обученная для получения плотных 768-мерных векторов предложений и абзацев. В карточке указано обучение с CosineSimilarityLoss; размер модели — 136,7 млн параметров, максимальная длина контекста — 514 токенов. Модель подходит для семантического поиска, сравнения сходства текстов и кластеризации. Её можно использовать через библиотеку Sentence-Transformers или Transformers с соответствующей операцией pooling. В репозитории указаны веса PyTorch. В карточке не названы языки обучения и лицензия, поэтому их условия и языковую специализацию по имеющимся данным определить нельзя.

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

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