I.12Рекомендации и персонализация

vitthalbhandari/simcse_retrain_edos_100k_128batch — модель Sentence-Transformers на базе RoBERTa, создающая плотные векторы размерности 768 для предложений и абзацев. Она предназначена для поиска семантически близких текстов, кластеризации и других задач сравнения предложений. Модель содержит 151,8 млн параметров, принимает текст и выдаёт эмбеддинги; максимальная длина контекста — 514 токенов. При обучении использовалась функция MultipleNegativesRankingLoss с косинусным сходством. Карточка не уточняет языки обучающих данных и качество на конкретных наборах оценки. Репозиторий содержит веса PyTorch; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

patent/st-aipd-nlp-g — модель на базе BERT, разработанная для построения векторных представлений предложений и абзацев. Она преобразует текст в плотные векторы размерности 384 и подходит для семантического поиска, сравнения сходства и кластеризации текстов. Модель содержит 25,9 млн параметров, принимает текст с контекстом до 512 токенов и распространяется в формате safetensors. Для работы можно использовать Sentence-Transformers или Transformers с подходящей операцией pooling. README указывает на обучение с CosineSimilarityLoss; сведения о датасетах и поддерживаемых языках не приведены. Лицензия в доступных данных не указана.

Карточка модели lgbird/stella_1.5B_custom на Hugging Face совпадает с карточкой delwinn/stella_en_1.5B_v5, поэтому описание составлено по ней. delwinn/stella_en_1.5B_v5 — англоязычная модель эмбеддингов, разработанная на основе Alibaba-NLP/gte-large-en-v1.5 и Alibaba-NLP/gte-Qwen2-1.5B-instruct. Она предназначена для поиска релевантных текстов по запросу и оценки семантического сходства. Модель построена на архитектуре Qwen2, содержит 1,5 млрд параметров и выдаёт текстовые векторы; поддерживает представления размером 512, 768, 1024, 2048, 4096, 6144 и 8192 измерения. Для большинства задач предусмотрены варианты промптов s2p и s2s; обычно автор рекомендует размерность 1024. Модель обучена с использованием MRL и доступна в формате PyTorch/SafeTensors. Хотя нативный контекст составляет 131072 токена, автор рекомендует ограничивать последовательности 512 токенами: модель обучалась на такой длине и, по описанию, хуже справляется с поиском по специализированным длинным текстам. Детали обучения и использованные наборы данных в README не раскрыты. Лицензия — MIT.

Stella-PL — двуязычный польско-английский текстовый энкодер, созданный авторами модели на основе stella_en_1.5B_v5. Его адаптировали для польского языка методом мультиязычной дистилляции на корпусе из 20 миллионов польско-английских пар текстов. Модель имеет архитектуру Qwen2, содержит 1,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Энкодер преобразует текст в векторы размерностью 1024 для семантического поиска, сравнения предложений и поиска информации. Он сравнивает тексты на польском или английском языках, а также сопоставляет тексты между этими языками. В README указано значение NDCG@10 60,52 на польском бенчмарке информационного поиска PIRB. Модель распространяется по лицензии MIT. Заявленные сценарии ограничены текстовыми эмбеддингами; README не описывает её как универсальную генеративную модель, несмотря на архитектуру причинного языкового моделирования и соответствующий тег в метаданных.

cross-encoder/stsb-TinyBERT-L4 — модель семейства BERT, обученная с помощью класса CrossEncoder библиотеки SentenceTransformers на наборе STS Benchmark. Она принимает пару предложений и оценивает их семантическое сходство числом от 0 до 1, поэтому подходит для сравнения текстов и ранжирования кандидатов по близости к запросу. Модель содержит 15,6 млн параметров и поддерживает контекст до 512 токенов; основное назначение — англоязычные тексты. Модель можно применять для поиска похожих предложений, семантического сопоставления коротких текстов и переранжирования результатов поиска. В метаданных также указана задача классификации текста, однако карточка описывает предсказание оценки сходства. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0.

Giratina — созданная автором Mihaiii модель для получения векторных представлений предложений и сравнения их семантической близости. Это объединение предварительно обученных языковых моделей Mihaiii/Wartortle и TaylorAI/bge-micro-v2 методом SLERP с помощью mergekit. Модель построена на архитектуре BERT, содержит 18,8 млн параметров и рассчитана на последовательности длиной до 512 токенов. Модель подходит для семантического поиска, ранжирования похожих предложений и кластеризации текстов. Карточка указывает формат Sentence Transformers, а в репозитории представлены веса Safetensors и ONNX. Базовая модель TaylorAI/bge-micro-v2 описана как компактная англоязычная модель эмбеддингов. Лицензия — MIT.

ellery/text-safety-embedding — модель на базе архитектуры BERT, опубликованная в формате PyTorch и предназначенная для получения плотных векторных представлений предложений и абзацев. Она преобразует текст в эмбеддинги размерностью 1024 и подходит для семантического поиска и кластеризации. Модель также можно использовать для сравнения семантической близости текстов. Контекст модели составляет до 512 токенов, а размер — 424,3 млн параметров. Для работы доступны Sentence-Transformers или Transformers с подходящей операцией pooling поверх контекстных представлений. В карточке не описаны языки обучения или специализация на выявлении небезопасного контента, поэтому название модели само по себе не подтверждает такую возможность.

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

ToolBench/ToolBench_IR_bert_based_uncased — модель на базе BERT, распространяемая в формате PyTorch и представленная как sentence-transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 и предназначена для семантического поиска, сравнения сходства текстов и кластеризации. При обучении использовалась функция MultipleNegativesRankingLoss с косинусным сходством; модель подходит для поиска релевантных текстов по смыслу и группировки похожих фрагментов. Максимальная длина контекста — 512 токенов. README не указывает разработчика, поддерживаемые естественные языки или лицензию; оценки бенчмарка и подробности архитектуры обучения в карточке не приведены.

Карточка модели Alibaba-NLP/UEmbed-2B на Hugging Face совпадает с карточкой Alibaba-NLP/UEmbed-4B, поэтому описание составлено по ней. UEmbed-4B — мультимодальная модель эмбеддингов от Alibaba-NLP на архитектуре Qwen3.5 с примерно 4 млрд параметров. Она принимает текст, изображения, видео и их сочетания, а за один проход формирует плотные векторы и разреженные SPLADE-представления для поиска и сопоставления содержимого. Модель предназначена для семантического и мультимодального поиска, включая поиск по визуальным документам. Плотные векторы подходят для поиска по смыслу, а разреженные активации связаны с терминами словаря и могут использоваться в индексах обратных списков. Модель доступна в формате safetensors и работает через Transformers. Модель обучена на публичных наборах данных для текстового и мультимодального поиска. Лицензия — CC BY 4.0. В README не приведены сведения о длине контекста или результаты, специфичные именно для версии 4B.

UEmbed-4B — мультимодальная модель эмбеддингов от Alibaba-NLP на архитектуре Qwen3.5 с примерно 4 млрд параметров. Она принимает текст, изображения, видео и их сочетания, а за один проход формирует плотные векторы и разреженные SPLADE-представления для поиска и сопоставления содержимого. Модель предназначена для семантического и мультимодального поиска, включая поиск по визуальным документам. Плотные векторы подходят для поиска по смыслу, а разреженные активации связаны с терминами словаря и могут использоваться в индексах обратных списков. Модель доступна в формате safetensors и работает через Transformers. Модель обучена на публичных наборах данных для текстового и мультимодального поиска. Лицензия — CC BY 4.0. В README не приведены сведения о длине контекста или результаты, специфичные именно для версии 4B.

UNITE-Base-Qwen2-VL-2B — мультимодальная модель эмбеддингов семейства UNITE, разработанная на базе Qwen/Qwen2-VL-2B-Instruct и дообученная для поиска по тексту, изображениям, видео и их сочетаниям. Она формирует общие векторные представления для мультимодального поиска; карточка рекомендует вариант Base для задач детального поиска, включая поиск по инструкциям. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2-VL, содержит 1,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Основной сценарий — извлечение признаков и retrieval между текстом, изображениями и видео; также заявлено сходство предложений. В метаданных указан английский язык. Репозиторий содержит веса Safetensors, лицензия — Apache-2.0.

Модель unsup-simcse-bert-base-uncased разработана группой Princeton NLP и представляет собой BERT-base-uncased, дообученный методом unsupervised SimCSE для получения векторных представлений предложений. Она предназначена для извлечения признаков и построения эмбеддингов, которые можно использовать в задачах семантического сходства и последующей обработки текста. Модель содержит 136,7 млн параметров, принимает текст на английском языке и поддерживает контекст до 512 токенов. Опубликованы варианты весов PyTorch и Flax. README указывает, что для обучения использовались случайно выбранные предложения из англоязычной Википедии; оценивание эмбеддингов проводилось на задачах семантического сходства и переноса на другие задачи. README не приводит лицензию. Эмбеддинги могут отражать вредные стереотипы и предубеждения, поэтому результаты следует проверять с учётом возможного смещения.

BlueAvenir/vaillant_relation_depth_model — модель на базе XLM-RoBERTa, разработанная для преобразования предложений и абзацев в плотные векторы размерностью 768. Она предназначена для оценки семантической близости текстов и может применяться для семантического поиска и кластеризации. Модель обучалась с функцией потерь CosineSimilarityLoss и доступна в формате PyTorch; использовать её можно через Sentence-Transformers или Transformers с подходящей операцией pooling. Модель содержит 305,2 млн параметров и принимает последовательности длиной до 514 токенов. Карточка не уточняет языковую специализацию; XLM-RoBERTa рассчитана на многоязычные тексты. Лицензия в предоставленных данных не указана.

WeMM-Embedding-2B — универсальная мультимодальная модель эмбеддингов от Tencent, построенная на базе Qwen3.5-2B. Она принимает текст, изображения, видео, визуальные документы и их сочетания, а на выходе формирует L2-нормализованный вектор размерности 2048. Для сокращения размерности поддерживаются Matryoshka-эмбеддинги; в README указано, что в тестах MMEB-v2 вариант размерностью 256 сохраняет 98,7% исходного качества на задачах с изображениями и видео. Модель предназначена для поиска и сопоставления текстов и визуального содержимого, включая видео и документы, а также для систем, которым нужны мультимодальные векторные представления. Входные данные можно подавать по отдельности или комбинировать. Аудио модель не поддерживает. В метаданных указаны языки китайский и английский; данных о лицензии сверх обозначения «other» нет.

Etelis/YELP_fewshot — модель семейства MPNet, опубликованная пользователем Etelis в формате PyTorch и оформленная как модель Sentence Transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для поиска семантически близких текстов, кластеризации и сравнения предложений. Обучение использовало CosineSimilarityLoss. Модель содержит 136,7 млн параметров и рассчитана на входные последовательности длиной до 514 токенов. Её можно применять с библиотекой Sentence Transformers либо через Transformers с подходящей операцией pooling. Лицензия в предоставленных данных не указана.

lmxhappy/yule_bagua_bert — модель на базе BERT, опубликованная пользователем lmxhappy в формате PyTorch. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 и предназначена для поиска семантически похожих текстов, кластеризации и семантического поиска. Обучение с MultipleNegativesRankingLoss и косинусной мерой сходства ориентировано на получение полезных эмбеддингов предложений. Модель содержит 129,5 млн параметров и принимает текстовые последовательности длиной до 512 токенов. Для работы доступны Sentence-Transformers и Transformers с подходящей операцией pooling. В карточке не указаны конкретные языки, поэтому языковую специализацию установить нельзя. Лицензия в предоставленных данных не указана.

zerank-1 — плотная языковая модель-реранкер от ZeroEntropy, дообученная на базе Qwen/Qwen3-4B. Она оценивает релевантность пар «запрос — документ» и переупорядочивает найденные результаты, чтобы улучшить выдачу поисковой или retrieval-системы. Разработчик сообщает о сильных результатах на финансовых, юридических, программных, научно-технических, медицинских и диалоговых данных; в приведённых оценках модель превосходит перечисленные закрытые реранкеры на нескольких наборах задач. Модель содержит 3,7 млрд параметров, использует архитектуру Qwen3ForCausalLM и доступна в формате safetensors. Метаданные указывают контекст до 40 960 токенов; в README указано 32 768 токенов. Для использования предлагается библиотека sentence-transformers и класс CrossEncoder. Модель принимает текстовые запросы и документы и выдаёт оценки ранжирования. Выпущена по лицензии Apache 2.0.

Это англоязычная модель Sentence Transformer, дообученная LeiPricingManager на базе BAAI/bge-small-en для кодирования предложений и абзацев в плотные векторы размерности 384. Архитектура включает BERT, пулинг по токену CLS и нормализацию; сходство векторов можно оценивать косинусной мерой. Модель содержит около 40 млн параметров, принимает текст длиной до 512 токенов и предназначена для семантического поиска и сравнения текстов. Модель подходит для поиска релевантных фрагментов в коллекциях документов, оценки семантической близости, поиска перефразировок, кластеризации и подготовки признаков для классификации текста. В README приведена оценка на одном наборе данных сходства предложений: Spearman по косинусному сходству — 0,7357; результаты на других данных могут отличаться. Для использования требуются библиотека Sentence Transformers и совместимая базовая модель. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели avsolatorio/30-100-11-1-2-2-0-0-mean-normed-384-512_GIST_st_all-MiniLM-L6-v2-20240201131522-best 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 avsolatorio/30-100-11-1-2-2-0-0-mean-normed-384-512_GIST_st_all-MiniLM-L6-v2-20240201161726-best 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 avsolatorio/30-100-11-1-2-2-0-0-mean-normed-384-512_GIST_st_all-MiniLM-L6-v2-20240202124453-best 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 avsolatorio/30-100-11-1-2-2-0-0-mean-normed-384-512_GIST_st_all-MiniLM-L6-v2-20240208000313-best 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 avsolatorio/30-100-31-1-2-2-0-0-mean-normed-384-512_GIST_st_all-MiniLM-L6-v2-20240206200102-best 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 avsolatorio/60-600-13-1-4-2-0-0-384-512-cm_NOI_avsolatorio_GIST-all-MiniLM-L6-v2-20240511173541-best на Hugging Face совпадает с карточкой avsolatorio/GIST-all-MiniLM-L6-v2, поэтому описание составлено по ней. GIST Embedding v0 — модель векторных представлений текста, созданная Av Solatorio. Она дообучена на базе sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 с методом GISTEmbed: обучающие негативные примеры отбираются из MEDI и дополненных триплетами обучающих данных классификации MTEB. Модель имеет архитектуру BERT, содержит 25,9 млн параметров и принимает текст с контекстом до 512 токенов. Модель предназначена для получения эмбеддингов предложений и оценки их сходства, в том числе для семантического поиска и retrieval. Для кодирования запросов не требуются специальные инструкции. Модель оценивали на бенчмарке MTEB; дообучение улучшило некоторые задачи, но ухудшило результаты на других, включая поиск по TRECCOVID. Поддерживается английский язык. Лицензия — MIT.

Devengoyal/accesshire-mpnet-final — текстовая модель Sentence Transformer на основе MPNet, дообученная для сопоставления предложений и коротких описаний навыков. Она преобразует текст в нормализованные плотные векторы размерностью 768 и использует косинусное сходство для оценки семантической близости. Модель рассчитана на семантический поиск, сравнение текстов, поиск перефразирований, кластеризацию и классификацию; обучающий набор содержит 1 842 пары текстов с оценками сходства. Размер модели — 136,7 млн параметров. Максимальная длина последовательности в README указана как 384 токена, а метаданные каталога указывают контекст 514 токенов. Модель принимает текст и выдаёт векторы, пригодные для поиска и анализа сходства. Примеры обучающих данных связаны с описаниями действий и профессиональными навыками, поэтому модель может применяться для сопоставления формулировок опыта с названиями навыков. В README не указана лицензия, поэтому условия использования по имеющимся данным определить нельзя.

RonanMcGovern разместил sentence-transformers/all-MiniLM-L12-v2-ft — дообученную модель Sentence Transformers на базе sentence-transformers/all-MiniLM-L12-v2. Это компактный BERT-энкодер примерно на 40 млн параметров: он преобразует предложения и абзацы в плотные эмбеддинги размерности 384, нормализует векторы и сравнивает их с помощью косинусного сходства. В README указана максимальная длина последовательности 128 токенов; метаданные указывают контекст до 512 токенов. Модель предназначена для семантического поиска и оценки сходства текстов, а также может применяться для поиска перефразирований, кластеризации и классификации текста. Карточка описывает дообучение с TripletLoss, но не уточняет датасет и специализацию, поэтому качество для конкретных доменов и языков из этих данных установить нельзя. Базовая модель англоязычная, и основной сценарий использования — англоязычные тексты. Для применения указана библиотека Sentence Transformers; веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Trelis/all-MiniLM-L12-v2-ft-pairs-balanced — дообученная модель Sentence Transformers на базе sentence-transformers/all-MiniLM-L12-v2, разработанная Trelis. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384 для поиска по смыслу, сравнения текстов, выявления перефразировок и кластеризации. Архитектура включает BERT-трансформер, усреднение токенных представлений и нормализацию; сходство векторов можно измерять косинусной близостью. Модель имеет около 40 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов по метаданным; README указывает максимальную длину 128 токенов. Модель подходит для построения семантического поиска, сравнения коротких текстов и получения признаков для классификации. Базовая модель описана как англоязычная, поэтому основное применение ориентировано на английский. Лицензия в предоставленных данных не указана.

KhaledReda выпустил англоязычную модель Sentence Transformers, дообученную на sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 на наборе пар текстов с оценками сходства. Энкодер на архитектуре BERT преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384; для оценки сходства используется косинусная близость. Метаданные указывают 25,9 млн параметров и максимальный контекст 512 токенов, а в карточке модели заявлена максимальная длина последовательности 256 токенов. Модель предназначена для сравнения смысловой близости текстов, семантического поиска, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. Её можно применять для ранжирования найденных по смыслу предложений и группировки похожих формулировок. Модель принимает текст и выдаёт векторы; основным языком является английский. Лицензия — Apache-2.0.

LeoChiuu/all-MiniLM-L6-v2 — англоязычная модель Sentence Transformers, дообученная разработчиком на базе sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 для получения семантических векторов предложений и абзацев. Она использует архитектуру BERT с пуллингом по среднему значению токенов и нормализацией векторов; размер модели — 25,9 млн параметров, размерность эмбеддингов — 384. Максимальная длина последовательности в README указана как 256 токенов, а метаданные указывают контекст до 512 токенов. Модель предназначена для семантического сравнения текстов по косинусному сходству, семантического поиска, поиска перефразирований, классификации и кластеризации. В карточке приведены результаты бинарной классификации пар предложений и сведения о дообучении с CoSENTLoss на наборе из 560 примеров; качество на других данных не гарантируется. Лицензия в предоставленных данных не указана.