I.12Рекомендации и персонализация

KhaledReda/all-MiniLM-L6-v46-pair_score — англоязычная модель Sentence Transformers, дообученная на sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 для сопоставления пар текстов. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384, нормализует их и позволяет сравнивать косинусное сходство. Архитектура включает энкодер BERT и усреднение токенных представлений; метаданные указывают 25,9 млн параметров и контекст до 512 токенов, а README задаёт максимальную длину последовательности 256 токенов. Модель предназначена для оценки семантической близости текстов, семантического поиска, поиска перефразировок и кластеризации. Её обучали с CoSENTLoss на парах текстов со score из KhaledReda/pairs_with_scores_v39; README также указывает возможное применение для классификации текста. Она рассчитана на английский язык. Лицензия — Apache-2.0.

KhaledReda разработал англоязычную модель Sentence Transformers, дообученную на sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 на парах текстов с оценками сходства. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384, нормализует их и сравнивает по косинусному сходству. Модель подходит для семантического поиска, оценки сходства и перефразирования, а также кластеризации и классификации текста на основе эмбеддингов. Архитектура включает энкодер BERT, mean pooling и нормализацию; размер модели — 25,9 млн параметров. README указывает максимальную длину последовательности 256 токенов, а метаданные — контекст до 512 токенов. Модель принимает текст и выдаёт векторы; она рассчитана на английский язык. Лицензия — Apache-2.0.

Это англоязычная модель Sentence Transformer, разработанная KhaledReda на основе sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 и дообученная на наборе pairs_with_scores_v50_fixed с функцией потерь CoSENTLoss. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384, нормализованные для сравнения по косинусному сходству. Модель предназначена для семантического поиска и сравнения текстов, поиска перефразирований, кластеризации и классификации текста. Архитектура включает BERT-энкодер, усреднение токенных представлений и нормализацию. Метаданные указывают размер 25,9 млн параметров и контекст до 512 токенов; карточка модели задаёт максимальную длину последовательности 256 токенов. Модель принимает текст и возвращает векторы; README и метаданные указывают английский язык. Лицензия — Apache-2.0.

KhaledReda/all-MiniLM-L6-v65-pair_score — англоязычная модель Sentence Transformers, дообученная автором на sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 с использованием набора пар текстов и оценок pairs_with_scores_v52. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 384 и предназначена для оценки семантического сходства, семантического поиска, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текстов. Архитектура — BERT-энкодер с усреднением токеновых представлений и нормализацией векторов; модель содержит 25,9 млн параметров. В README указан максимальный размер входа 256 токенов, а метаданные каталога указывают контекст 512 токенов. Основной язык — английский. Для сравнения векторов рекомендуется косинусное сходство. Модель подходит для поиска семантически близких фрагментов и ранжирования пар текстов по близости. Лицензия — Apache-2.0. Качество на иных доменах и языках, чем английские данные обучения, не установлено; максимальная длина по README ограничена 256 токенами.

KhaledReda/all-MiniLM-L6-v66-pair_score — англоязычный энкодер предложений на базе Sentence Transformers, дообученный KhaledReda на наборе pairs_with_scores_v53. Модель преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384 и нормализует их; для сравнения используется косинусное сходство. Архитектура включает Transformer на базе BertModel и mean pooling. В метаданных указаны 25,9 млн параметров и контекст до 512 токенов; в README максимальная длина последовательности указана как 256 токенов. Модель предназначена для оценки семантического сходства текстов, семантического поиска, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текстов. Обучающий набор содержит пары текстов с оценками сходства, а функция потерь — CoSENTLoss. Векторы можно использовать в системах поиска и других задачах сравнения текстов. Модель поддерживает английский язык и распространяется по лицензии Apache-2.0. Указанные в карточке сценарии описывают возможности эмбеддинговой модели, но качество для конкретного домена следует проверять отдельно.

KhaledReda разработал all-MiniLM-L6-v72-pair_score как Sentence Transformers энкодер, дообученный на парах текстов с оценками сходства из набора pairs_with_scores_v58. Модель основана на sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 и использует архитектуру BERT с усреднением токенных представлений и нормализацией выходного вектора. Модель кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384; сходство можно оценивать косинусной мерой. Она подходит для поиска семантически близких текстов, сравнения предложений и абзацев, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. Основной язык — английский. README указывает максимальную длину последовательности 256 токенов, тогда как метаданные сообщают контекст 512 токенов. Число параметров — 25,9 млн. Модель принимает текст и выдаёт векторы и оценки сходства. Лицензия — Apache-2.0. Результаты зависят от домена и качества входных текстов; при работе с длинными последовательностями следует учитывать ограничение длины модели.

KhaledReda разработал all-MiniLM-L6-v75-pair_score — дообученную модель Sentence Transformers на базе KhaledReda/all-MiniLM-L6-v73-pair_score. Она кодирует предложения и абзацы на английском языке в плотные векторы размерностью 384 для сравнения семантического сходства с помощью косинусной близости. Архитектура включает BERT-трансформер, усредняющий пулинг токенов и нормализацию; в модели 25,9 млн параметров. Метаданные указывают контекст до 512 токенов, а карточка модели — максимальную длину последовательности 256 токенов. Модель предназначена для семантического поиска, поиска перефразировок, кластеризации, классификации текста и оценки сходства между парами предложений. Лицензия Apache-2.0 разрешает использование на её условиях. Модель ориентирована на английский язык; качество за пределами описанных задач и языка в карточке не подтверждено.

KhaledReda/all-MiniLM-L6-v77-pair_score — англоязычный Sentence Transformer от KhaledReda, дообученный на sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 на парах текстов с оценками сходства. BERT-энкодер содержит 25,9 млн параметров и формирует нормализованные плотные векторы размерностью 384; сходство пар можно оценивать косинусной мерой. README указывает максимальную длину последовательности 256 токенов, а метаданные — нативный контекст 512 токенов. Модель предназначена для семантического сравнения предложений и абзацев, семантического поиска, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. Веса доступны в формате safetensors, использовать их можно через библиотеку Sentence Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит результатов бенчмарков, поэтому качество на конкретных данных следует оценивать отдельно; модель рассчитана на английский язык, а входы длиннее рабочего предела последовательности могут быть усечены.

KhaledReda разработал англоязычную модель Sentence Transformer на основе дообученной sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2. Энкодер семейства BERT содержит 25,9 млн параметров и преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384; для сравнения используется косинусное сходство. Модель обучена на парах текстов с оценками сходства и рассчитана на последовательности до 256 токенов по README; метаданные указывают контекстное окно 512 токенов. Модель подходит для семантического поиска, оценки сходства предложений, поиска перефразировок, кластеризации и получения признаков для классификации текстов. Её можно применять, например, для поиска товаров или документов по смыслу и ранжирования текстов по семантической близости. Для использования требуется библиотека Sentence Transformers или совместимая система инференса. Лицензия — Apache-2.0. Обучение на англоязычном датасете определяет основную область применения модели; качество для других языков в карточке не подтверждено. Для длинных текстов учитывайте предел последовательности из README; оценки сходства и результаты последующих задач могут требовать настройки под конкретные данные.

ronanki/all_mpnet_128_20_MNR_base — модель Sentence-Transformers на базе MPNet, разработчик — пользователь Hugging Face ronanki. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для семантического поиска, кластеризации и сравнения текстов. Модель содержит 136,7 млн параметров, принимает текст, выдаёт эмбеддинги и рассчитана на контекст до 514 токенов. Модель обучена с функцией Multiple Negatives Ranking Loss и косинусным сходством. Она подходит для построения поиска по смыслу и группировки похожих текстов; карточка не приводит результатов оценки, поэтому качество на конкретных данных оценивать по ней нельзя. Репозиторий содержит веса PyTorch; сведения о лицензии отсутствуют в предоставленных данных.

Alessio-Borgi опубликовал дообученную модель Sentence Transformers на базе sentence-transformers/all-mpnet-base-v2. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768, нормализованные для сравнения по косинусному сходству. Модель использует MPNet с усреднением токенных представлений и рассчитана на последовательности длиной до 514 токенов по метаданным Hugging Face; в README указано ограничение 384 токена. Дообучение с TripletLoss ориентировано на улучшение семантического сравнения текстов. Модель подходит для семантического поиска, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста, а также для построения эмбеддингов в прикладных системах. Она принимает и возвращает текстовые представления в виде векторов. Лицензия в предоставленных данных не указана.

DuyAnh1/autotrain-upmei-jyjou — модель эмбеддингов предложений, созданная с помощью AutoTrain на базе intfloat/multilingual-e5-large. Она предназначена для вычисления семантического сходства между предложениями и может использоваться в задачах семантического поиска и сравнения текстов. Модель построена на архитектуре XLM-RoBERTa, содержит 658,7 млн параметров, принимает текст и формирует векторные представления; максимальная длина контекста — 514 токенов. Она поддерживает несколько языков благодаря базе multilingual-e5-large. Модель можно применять для поиска похожих фрагментов, подбора релевантных документов и оценки близости пользовательского запроса к текстам. В README приведена метрика loss 9,61×10⁻⁵, но не указаны набор данных, методика оценки и языковой состав обучающей выборки, поэтому по ней нельзя судить о качестве на конкретных сценариях. Используется библиотека Sentence Transformers; веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Charul1223/bert-base-cased-on-sts — модель на базе BERT, опубликованная пользователем Charul1223. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для сравнения семантической близости, кластеризации и семантического поиска. Модель обучалась с функцией потерь CosineSimilarityLoss и рассчитана на использование с библиотекой Sentence-Transformers или через Transformers с соответствующей операцией pooling. Модель содержит 135,5 млн параметров, принимает текст и формирует векторные представления; максимальная длина контекста — 512 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch. Язык и лицензия в предоставленных данных не указаны.

swardiantara/bert-tiny-snli-k1-fixed-cosine — компактная Sentence Transformer модель на базе google/bert_uncased_L-2_H-128_A-2, дообученная для сопоставления предложений и поиска по тексту. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 128; сходство между ними оценивается косинусной мерой. Архитектура включает BERT с усреднением токенных представлений, а размер модели составляет 4,4 млн параметров. Модель принимает только текст. Максимальная длина последовательности в README указана как 128 токенов; лимит контекста базовой модели в метаданных — 512 токенов. Она предназначена для семантического поиска и retrieval-сценариев, где нужны векторные представления или сравнение текстов. В карточке описано дообучение на 549 370 примерах; язык обучающих данных и лицензия не установлены по предоставленным сведениям.

Компактная модель Sentence Transformers, созданная дообучением google/bert_uncased_L-2_H-128_A-2. Она преобразует предложения и абзацы на английском языке в плотные векторы размерностью 128, пригодные для поиска и сравнения текстов по косинусному сходству. Модель использует архитектуру BERT с усреднением токенных представлений; в метаданных указано 4,4 млн параметров и контекст до 512 токенов, тогда как карточка модели задаёт максимальную длину последовательности 128 токенов. Модель обучена на 42 730 примерах пар текстов с оценками сходства и подходит для семантического поиска, подбора похожих предложений и извлечения текстовых эмбеддингов. Примеры обучающих данных относятся к англоязычным рецензиям на фильмы. Для работы требуется библиотека Sentence Transformers. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

Это компактная модель Sentence Transformers, дообученная автором swardiantara на базе google/bert_uncased_L-2_H-128_A-2 для получения векторных представлений предложений и абзацев. Архитектура включает двухслойный BERT с mean pooling; модель кодирует текст в плотные векторы размерностью 128, а сходство между ними можно оценивать косинусной мерой. В метаданных указаны 4,4 млн параметров и контекст до 512 токенов, тогда как карточка модели задаёт максимальную длину последовательности 128 токенов. Модель предназначена для поиска и сопоставления текстов по смыслу, включая retrieval. Обучение описано на 111 102 парах текстов с оценками сходства и различия; примеры и базовая модель указывают на английский язык. Она компактна и рассчитана на создание эмбеддингов, но карточка не приводит сравнительных оценок качества; практический лимит входа в указанной конфигурации — 128 токенов. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Это компактная Sentence Transformer модель, разработанная swardiantara на основе google/bert_uncased_L-2_H-128_A-2 и дообученная для сравнения предложений и поиска по смыслу. Она преобразует текстовые предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 128; сходство между ними можно оценивать косинусной мерой, а векторные представления использовать для поиска и извлечения релевантных текстов. Модель построена на архитектуре BERT с двумя слоями и mean pooling. В метаданных указаны 4,4 млн параметров и контекст до 512 токенов; README задаёт максимальную длину последовательности 128 токенов, поэтому для работы следует учитывать это более узкое ограничение. Модель принимает и выдаёт текстовые представления, рассчитана на английский язык и обучалась на парах текстов с метками сходства. Модель подходит для семантического поиска и ранжирования кандидатов по сходству, но её компактный размер и обучение на описанном наборе пар могут ограничивать качество на длинных текстах, других языках и предметных областях. Лицензия в предоставленных данных не указана.

swardiantara/bert-tiny-yelp-k1-fixed-euclidean — компактная модель Sentence Transformers, созданная дообучением английской BERT-модели google/bert_uncased_L-2_H-128_A-2. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 128 для поиска и сравнения текстов; архитектура включает BertModel и mean pooling. Метаданные указывают контекст до 512 токенов, а карточка модели — максимальную длину последовательности 128 токенов; при практическом использовании следует учитывать ограничение, заданное самой конфигурацией модели. Для сравнения в README указана косинусная мера сходства. Модель принимает текст и выдаёт эмбеддинги, обучена на наборе из примерно 2,93 млн пар текстов. Репозиторий использует Sentence Transformers и формат safetensors. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

swardiantara/bert-tiny-yelp-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 в плотные векторы размерности 128 и предназначена для поиска и сравнения текстов по косинусному сходству. Архитектура включает BERT с двумя слоями и mean pooling; модель содержит 4,4 млн параметров, принимает текст длиной до 512 токенов по метаданным Hugging Face, а README указывает максимум 128 токенов. Модель обучалась на 7 605 030 парах текстов с метками и поддерживает получение эмбеддингов и оценку сходства предложений. Примеры и базовая модель указывают на английский язык; специализация набора данных связана с отзывами Yelp. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

swardiantara/bert-tiny-yelp-k5-adaptive-cosine — компактная модель Sentence Transformers на основе BERT, дообученная для преобразования предложений и абзацев в плотные векторы размерности 128. Она предназначена для поиска и сравнения текстов: близость векторов оценивается косинусным сходством, а архитектура использует BERT-энкодер с усредняющим pooling. Модель обучена на 585 350 примерах с текстовыми парами и метками; базовая модель содержит 4,4 млн параметров. Модель принимает текст. README указывает максимальную длину последовательности 128 токенов, а метаданные каталога — контекст до 512 токенов. Базовая модель ориентирована на английский язык, поэтому для других языков качество не подтверждено. Модель подходит для семантического поиска и извлечения признаков текста; лицензия в предоставленных данных не указана.

BGE base Financial Matryoshka — англоязычная модель Sentence Transformer, разработанная на основе BAAI/bge-base-en-v1.5 и дообученная для создания эмбеддингов предложений и абзацев. Архитектура основана на BERT; модель содержит 136,7 млн параметров, формирует нормализованные плотные векторы размерностью 768 и сравнивает их с помощью косинусного сходства. Максимальная длина входа — 512 токенов. Модель подходит для семантического поиска и сравнения текстов, поиска парафраз, кластеризации и классификации текстов. Обучение использовало MatryoshkaLoss и MultipleNegativesRankingLoss; README указывает на небольшой обучающий набор из 45 примеров. Модель принимает английский текст и выдаёт векторы эмбеддингов. Лицензия — Apache-2.0.

BorisTM/bge-m3-unsupervised_en_ru — уменьшенная по словарю версия модели BAAI/bge-m3-unsupervised, предназначенная для создания эмбеддингов английских и русских текстов и сравнения предложений. Разработчик оставил в словаре токены только для английского и русского языков: размер словаря составляет 21% от исходного, а число параметров — 63,3% от исходного. В репозитории указано 449,9 млн параметров; архитектура основана на XLM-RoBERTa, максимальная длина контекста — 8194 токена. Модель подходит для семантического поиска, сопоставления предложений и построения векторных представлений текстов на английском и русском языках. В README заявлено, что сокращение словаря не снизило качество эмбеддингов для этих языков. Для использования через Transformers требуется применить подходящую операцию pooling к контекстным представлениям токенов. Веса опубликованы в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

Amanda/bge_portuguese_v4 — модель Sentence Transformer на архитектуре XLM-RoBERTa, обученная для преобразования предложений и абзацев в плотные эмбеддинги размерности 1024. В карточке не указано, кто именно обучил модель. Она использует CLS-пулинг и нормализацию векторов, а сходство текстов можно оценивать косинусным сходством; максимальная длина последовательности — 8192 токена. Модель предназначена для семантического поиска и сравнения текстов, поиска перефразирований, кластеризации и классификации текста. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; для работы используется библиотека Sentence Transformers. По названию модель ориентирована на португальский язык. Лицензия в доступных данных не указана.

Xenova/bge-reranker-base — модель переранжирования текстов, представляющая ONNX-версию BAAI/bge-reranker-base. Модель подготовлена для работы с библиотекой Transformers.js и предназначена для запуска в JavaScript-средах, включая сценарии, где требуется совместимость с WebML. Основное назначение модели — оценивать и ранжировать текстовые варианты, например результаты поиска или документы относительно запроса. В README указана поддержка задачи text-ranking и совместимость с Transformers.js; модель можно использовать через pipeline с типом text-classification. Архитектура, количество параметров, поддерживаемые языки, модальности и размер контекстного окна не указаны. К сильным сторонам относятся формат ONNX, интеграция с Transformers.js и возможность применения в веб-ориентированных сценариях. Ограничения и точные характеристики качества в предоставленных данных не описаны. Лицензия модели в README не указана.

aneforge/bge-small-en-v1.5 — копия англоязычной модели BAAI/bge-small-en-v1.5, опубликованная для запуска через ANEForge на Apple Neural Engine. Это компактная плотная BERT-модель примерно на 40 млн параметров, преобразующая текст в эмбеддинги для семантического поиска и сравнения предложений. Она принимает текст и выдаёт векторные представления; максимальная длина контекста — 512 токенов. По README, веса побайтно совпадают с исходной моделью и не изменялись. Репозиторий размечен для ANEForge, который компилирует граф модели для запуска на Apple Neural Engine; лицензия — MIT. Модель рассчитана на англоязычные тексты, а её применение в первую очередь связано с поиском и оценкой семантической близости предложений.

svjack/bge-small-qq-qa — модель эмбеддингов предложений на базе архитектуры BERT, опубликованная пользователем svjack. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 512 и предназначена для семантического поиска, сравнения текстов и кластеризации. Модель обучалась с функцией MultipleNegativesRankingLoss и косинусным сходством; для запуска README рекомендует библиотеку Sentence-Transformers. В метаданных указаны 27,6 млн параметров и максимальный контекст 512 токенов. Модель принимает текст и выдаёт векторные представления, которые можно индексировать для поиска или группировать по смыслу. В карточке не названы языки обучения или тестирования, поэтому определить приоритетный язык нельзя. Лицензия в предоставленных данных не указана.

teven/bi_all_bs160_allneg_finetuned_WebNLG2020_relevance — модель Sentence-Transformers на архитектуре MPNet, дообученная для представления предложений и абзацев плотными векторами размерности 768. Её можно применять для семантического поиска, сравнения близости текстов и кластеризации. Обучение использовало CosineSimilarityLoss; в репозитории представлены веса PyTorch, размер модели составляет 136,7 млн параметров, контекст — до 514 токенов. Модель подходит для построения векторного поиска и группировки текстов по смыслу. README указывает на обучение на WebNLG2020, но подробности набора данных и результаты оценки здесь не приведены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

teven выпустил дообученную модель Sentence Transformers на базе all-mpnet-base-v2. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 и предназначена для оценки семантического сходства, семантического поиска и кластеризации текстов. По названию репозитория модель дообучена на данных WebNLG 2020 для задачи покрытия данных; в карточке указан MPNet с 136,7 млн параметров и контекстом до 514 токенов. Модель принимает текст и возвращает векторные представления, пригодные для поиска похожих фрагментов и группировки текстов. В README приведён вариант применения через библиотеку Sentence Transformers. Лицензия и конкретные языки обучения в предоставленных данных не указаны.

quangtqv/bi_encoder_tool_learning_backbone_14_6 — модель Sentence Transformer на архитектуре BERT, преобразующая предложения и абзацы в нормализованные плотные векторы размерности 768. Она предназначена для сравнения семантического сходства, семантического поиска, поиска перефразировок, классификации текста и кластеризации; сходство векторов можно оценивать косинусной мерой. Модель принимает текстовые последовательности длиной до 512 токенов. В архитектуре используются BERT, pooling по CLS-токену и нормализация выходного вектора. В метаданных указано 136,7 млн параметров; веса опубликованы в формате safetensors. README описывает обучение модели, но не сообщает базовую модель, набор данных или языки, поэтому её языковую специализацию установить нельзя. Лицензия в предоставленных данных не указана.

BrazEmbed-PT-BR — модель для получения векторных представлений текстов на бразильском португальском, созданная на базе BERTimbau и опубликованная tardellirs. Это дообученная модель семейства BERT с 136,1 млн параметров; она использует mean pooling и L2-нормализацию, работает через библиотеку sentence-transformers и принимает последовательности длиной до 512 токенов. В README указано, что опубликованный одиночный чекпойнт представляет собой TIES-слияние четырёх экспертов по отдельным задачам. Модель предназначена для вычисления эмбеддингов предложений и сравнения их семантической близости, например при поиске похожих фраз или семантическом поиске по текстам на португальском. В MTEB(por) для одиночной модели указан результат mean_16 0,6372; более высокий результат 0,6567 относится к отдельной системе с маршрутизацией по задачам, а не к этому чекпойнту. README сообщает об аудите пересечений обучающих данных с тестовыми наборами, но также отмечает, что разработка велась итеративно по MTEB(por) без отложенной выборки. Лицензия — MIT.