I.12Рекомендации и персонализация

teven/cross_all_bs192_hardneg_finetuned_WebNLG2020_metric_average — текстовая модель на базе MPNet, дообученная для сопоставления предложений и абзацев. Она преобразует текст в плотные векторы размерностью 768 и предназначена для поиска семантически близких фрагментов, кластеризации и оценки сходства. Модель содержит 136,7 млн параметров, принимает последовательности длиной до 514 токенов и распространяется в формате PyTorch. Модель подходит для семантического поиска, группировки похожих текстов и сравнения предложений по смыслу. Для корректного использования в Transformers требуется применить соответствующую операцию pooling к контекстным представлениям токенов; README также описывает применение через Sentence-Transformers. Лицензия и поддерживаемые естественные языки в предоставленных данных не установлены.

Это модель Sentence Transformers на архитектуре MPNet, дообученная на данных WebNLG 2020 для оценки покрытия данных. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для семантического поиска, кластеризации и сравнения текстов. В модели 136,7 млн параметров, она принимает текст с контекстом до 514 токенов и распространяется в формате PyTorch. Модель подходит для поиска семантически близких текстов и группировки предложений или документов по смыслу. Для использования предусмотрены Sentence-Transformers и Transformers с соответствующей операцией pooling. Данных о лицензии в предоставленных источниках нет.

Decision-2.0-Nox-4B — модель принятия решений семейства Decision 2.0, разработанная командой vLLM Semantic Router и дообученная на базе Qwen/Qwen3.5-4B-Base. Она принимает текст или JSON вместе с вопросами и одновременно выбирает один из вариантов, отвечает «да» или «нет» либо выставляет оценку. Для каждого ответа модель возвращает вероятность; вместо генерации обычного текста она выполняет классификацию за один проход. Модель содержит 4,21 млрд параметров и поддерживает контекст до 16 384 токенов. Модель подходит для маршрутизации запросов, выбора действий или вариантов, проверки условий и оценивания входных данных. В карточке сообщается о результатах на JevArena и сравнении с моделями того же размера, а также о медианной задержке 12,9 мс на один вопрос при работе на одном GPU; эти показатели зависят от условий оценки и оборудования. Репозиторий распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

diwank/dfe-base-en-1 — модель на основе BERT, представленная в формате Sentence-Transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 1536 для поиска семантически близких текстов, кластеризации и других задач сравнения предложений. Модель содержит 136,7 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Модель обучена с использованием TripletLoss с евклидовой метрикой расстояния. Она подходит для семантического поиска и кластеризации текстовых фрагментов. Суффикс en в названии указывает на английскую ориентацию; карточка не перечисляет поддерживаемые языки явно. Доступна в формате PyTorch. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Это Sentence Transformer, дообученный Danica Fisher на базе sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2. Модель кодирует предложения и абзацы в плотные семантические векторы размерности 384; архитектура включает BERT-энкодер, усреднение токенных представлений и нормализацию. Для сравнения векторов применяется косинусное сходство. В README указана максимальная длина последовательности 256 токенов, а в метаданных каталога — нативный контекст 512 токенов. Модель предназначена для семантического сравнения текстов, поиска по смыслу, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текстов. Она принимает текст и выдаёт векторы, пригодные для вычисления сходства и последующей обработки. Обучение описано как дообучение на 274 парах предложений с MultipleNegativesRankingLoss. Базовая модель ориентирована на английский язык; карточка не сообщает о дополнительных языках. Лицензия в предоставленных данных не указана.

much1na/distil-cohere-v1-ckpt — дообученная модель Sentence Transformers на базе BERT google/bert_uncased_L-6_H-512_A-8. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 512 для семантического поиска, сравнения сходства текстов, поиска перефразировок, кластеризации и классификации. Архитектура включает BertModel с усредняющим pooling; сходство векторов можно оценивать косинусной мерой. Модель принимает только текст, поддерживает последовательности длиной до 512 токенов и содержит 40,8 млн параметров. В карточке указано обучение на наборе parquet из примерно 3,81 млн примеров, а метаданные описывают её как модель эмбеддингов. Базовая модель англоязычная, поэтому основное применение — представление английских текстов. Лицензия в доступных данных не указана.

mingbao2020 выпустил модель sentence-transformers на базе DistilRoBERTa для преобразования предложений и абзацев в плотные векторы размерностью 768. Она предназначена для поиска семантически похожих текстов, семантического поиска и кластеризации. Обучение с Matryoshka2dLoss поддерживает представления размерностью 768, 512, 256, 128 и 64, что позволяет выбирать компромисс между размером вектора и качеством. Архитектура — RoBERTa, модель содержит 95,2 млн параметров и принимает текст с контекстным окном 514 токенов. Репозиторий использует формат safetensors. Модель подходит для построения текстовых эмбеддингов и ранжирования сходства предложений. В предоставленных данных не указаны специальные предметные области или поддерживаемые естественные языки. Условия лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

ahessamb разработал модель Sentence Transformers на архитектуре RoBERTa для получения эмбеддингов предложений и абзацев. Она преобразует текст в плотные векторы размерности 768 и подходит для семантического поиска, кластеризации и сравнения смысловой близости текстов. Модель содержит 95,2 млн параметров, принимает текст и выдаёт векторные представления; максимальная длина контекста составляет 514 токенов. При обучении использовалась функция потерь TripletLoss с евклидовой метрикой расстояния и отступом 5. В репозитории веса представлены в формате safetensors, библиотека для работы — sentence-transformers. Карточка не сообщает, на каких языках обучалась модель, поэтому языковую специализацию определить нельзя. Лицензия в предоставленных данных не указана.

AQ-MedAI/Diver-GroupRank-7B — языковая модель-реранкер на 7,1 млрд параметров, разработанная для парадигмы GroupRank и обученная с подкреплением. Она принимает запрос и небольшую группу кандидатов, сравнивает их с учётом контекста группы и выдаёт отдельные оценки релевантности. Модель основана на Qwen2.5-7B-Instruct и дообучена на данных, включающих BRIGHT и reasonrank_data_13k. Модель предназначена для переранжирования результатов информационного поиска, особенно для запросов, требующих рассуждений и сравнения нескольких документов. В карточке заявлены результаты на BRIGHT и обобщение на классические задачи поиска; длина контекста составляет 32 768 токенов. Архитектура — плотная Qwen2 для генерации текста, а основной сценарий применения — ранжирование текстовых кандидатов. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0. Для использования в групповой схеме нужно передавать запрос и набор кандидатов; качество ранжирования зависит от состава группы и формулировки запроса. В README приведены результаты бенчмарков, но не описаны ограничения по языкам или гарантии качества на конкретных прикладных корпусах.

Модель lenamisods/doctor_ai_stsb_xlm_r_multilingual_trained — многоязычная модель Sentence-Transformers на архитектуре XLM-RoBERTa, обученная командой Sentence-Transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для вычисления семантического сходства, кластеризации и семантического поиска. Модель содержит 305,2 млн параметров, принимает текст длиной до 514 токенов и распространяется в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Модель подходит для поиска текстов по смыслу и группировки семантически близких фраз. В README не указаны конкретные языки обучения или оценки качества, поэтому состав поддерживаемых языков нельзя уточнить по доступным данным. Для использования в Transformers поверх контекстных представлений требуется подходящая операция pooling.

Это перенос facebook/dragon-plus-context-encoder в формат Sentence-Transformers. Модель на основе BERT с 136,7 млн параметров преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768; для получения эмбеддингов используются контекстные представления токенов и подходящая операция pooling. Модель предназначена для семантического поиска, кластеризации текстов и сравнения сходства предложений. Она принимает текст и выдаёт векторные представления. Максимальная длина контекста составляет 512 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch; в карточке не указаны лицензия и поддерживаемые естественные языки.

upskyy/e5-base-korean — многоязычная модель Sentence Transformer, разработанная upskyy на основе intfloat/multilingual-e5-base и дообученная на korsts и kornli. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для сравнения семантической близости, поиска и других задач, где требуется сопоставлять смысл текстов. Архитектура основана на XLM-RoBERTa с усреднением токенных представлений; для сходства используется косинусная мера. Модель содержит 305,2 млн параметров, максимальная длина последовательности — 514 токенов по метаданным. Поддерживает корейский и другие языки, перечисленные в метаданных. Лицензия — MIT.

mradermacher/e5-base-v2-i1-GGUF — набор квантизированных файлов модели intfloat/e5-base-v2, подготовленный пользователем mradermacher. Модель предназначена для получения векторных представлений предложений и оценки их семантического сходства, а также может применяться в задачах семантического поиска, кластеризации и других сценариях, где используются sentence embeddings. В README указана поддержка английского языка. Модель распространяется в формате GGUF и доступна в вариантах квантизации i1-IQ и i1-Q с размером файлов примерно от 0,1 до 0,2 ГБ. В набор входят варианты с различным компромиссом между размером, скоростью и качеством; для некоторых низкобитных вариантов прямо отмечено пониженное качество, а i1-Q4_K_S и i1-Q4_K_M обозначены как удачные варианты по соотношению характеристик. Архитектура, число параметров, модальности и размер контекста в README не указаны. Лицензия модели — MIT. Квантизация уменьшает требования к хранению и вычислительным ресурсам, но может снижать качество представлений по сравнению с исходной моделью; степень снижения зависит от выбранного варианта GGUF.

Eklav-9B-Reranker — дообученная модель AdarshSingh7647 на базе zai-org/GLM-Z1-9B-0414 для ранжирования текстовых фрагментов по их релевантности запросу. Это плотная причинно-языковая модель семейства GLM-4 с 8,8 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; репозиторий содержит веса в формате Safetensors и предназначен для работы через Transformers. Модель использует точечную схему ранжирования: генерирует рассуждение и завершает его меткой true или false, а релевантность оценивается по логитам соответствующего конечного токена. При обучении применялся метод Eklav — обучение продолжению частичной цепочки рассуждений учителя, а не её дословному воспроизведению; при инференсе подсказка учителя не требуется. В README заявлены результаты выше стандартной дистилляции CoT на BRIGHT и сокращение вычислений обучения, но результаты основаны на одном прогоне по каждому домену. Модель предназначена для переупорядочивания результатов поиска и оценки соответствия пассажей запросам. Она обучена и описана для бенчмарков BRIGHT и NevIR. Карточка не указывает отдельную лицензию; перед использованием следует проверить условия базовой модели и репозитория.

ayushexel/emb-all-MiniLM-L6-v2-squad-3-epochs — дообученная модель Sentence Transformers на базе sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2, разработанная автором репозитория ayushexel. Она преобразует предложения и абзацы в плотные семантические векторы размерности 384, нормализованные для сравнения по косинусному сходству. Модель подходит для поиска подходящих контекстов по вопросам, семантического поиска, оценки сходства предложений, поиска перефразирований, кластеризации и классификации текстов. Архитектура — энкодер BERT с усреднением токенных представлений и нормализацией; размер составляет 25,9 млн параметров. Метаданные указывают контекст до 512 токенов, тогда как карточка модели описывает максимальную длину последовательности 256 токенов. Обучение проводилось на примерах с вопросом, контекстом и негативным контекстом; в карточке также приведена оценка cosine_accuracy 0,4008 на GooQA-dev. Базовая модель англоязычная, поэтому прежде всего модель рассчитана на английский текст. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Это дообученный на базе sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 энкодер предложений на архитектуре BERT, разработанный пользователем ayushexel. Модель преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384 и подходит для вычисления семантического сходства, семантического поиска, поиска перефразирований, кластеризации и классификации текстов. Для оценки сходства используется косинусная близость. В README указана максимальная длина последовательности 256 токенов; метаданные каталога указывают контекст 512 токенов. Модель содержит 25,9 млн параметров, принимает текст и выдаёт векторы. Примеры и описание обучающих данных ориентированы на пары вопросов и контекстов, а базовая модель описана как англоязычная. Лицензия в предоставленных данных не указана.

SamagraDataGov/embedding_finetuned — дообученная модель Sentence Transformers от Samagra DataGov на базе BAAI/bge-small-en-v1.5. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 384 для семантического поиска и сравнения текстов. Архитектура состоит из BERT-трансформера, CLS-пулинга и нормализации; сходство векторов можно оценивать косинусной мерой. Максимальная длина входа — 512 токенов. Модель подходит для поиска релевантных фрагментов, оценки семантического сходства, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текстов. В README приведены результаты оценки поиска на наборе val_evaluator, однако эти показатели относятся к указанной оценке и не гарантируют качество на других данных. Карточка не сообщает лицензию; исходная модель — англоязычная BGE, поэтому пригодность для других языков не подтверждена.

ember-v1 — англоязычная модель эмбеддингов текста от vectoriseai, построенная на архитектуре BERT. Она обучена на корпусе пар текстов из разных областей, включая финансы, науку, медицину и право; при обучении использовались приёмы из работ RetroMAE и SetFit. Модель предназначена для получения векторных представлений предложений и сравнения их семантической близости, например в поиске и ранжировании текстов. Модель содержит около 433,9 млн параметров и обрабатывает до 512 токенов; более длинные входы обрезаются. В README приведён результат 63,54 в среднем по 56 задачам MTEB при размерности эмбеддингов 1024. Доступны форматы PyTorch, safetensors и ONNX. Лицензия — MIT; разработчик также предлагает доступ к модели через API LLMRails.

tasksource/ettin-17m-embed — компактная модель Sentence Transformer, дообученная Tasksource на базе jhu-clsp/ettin-encoder-17m. Она преобразует текстовые фрагменты в векторы размерностью 256 для поиска семантически близких предложений и текстов; для сравнения векторов используется косинусное сходство. Модель построена на архитектуре ModernBERT, содержит 16,8 млн параметров и поддерживает последовательности до 1024 токенов по README; метаданные указывают контекст до 7999 токенов. Модель рассчитана на английский язык. При обучении использовались наборы данных для семантического сходства, поиска, сопоставления вопросов и ответов, определения дубликатов и других задач понимания текста. Её можно применять для семантического поиска, поиска похожих предложений и построения эмбеддингов для ранжирования или группировки текстов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Nhat1904/Final-32shots-Twitter-Skhead-Train — модель Sentence Transformers на архитектуре MPNet с 136,7 млн параметров. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 и предназначена для поиска семантически близких текстов, кластеризации и сравнения предложений. Обучение использовало CosineSimilarityLoss. Модель принимает текст и выдаёт векторные представления, которые можно использовать для семантического поиска и оценки сходства. Контекст ограничен 514 токенами. Репозиторий содержит веса PyTorch; сведения о лицензии и целевых языках в предоставленных данных отсутствуют.

Это Sentence Transformer на архитектуре MPNet, созданный Sahith Kumar дообучением microsoft/mpnet-base на наборе из 800 примеров с тройками anchor, positive и negative. Модель преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 и сравнивает их с помощью косинусного сходства; максимальная длина входа составляет 512 токенов (метаданные указывают 514 токенов). В репозитории веса представлены в формате safetensors, для работы используется библиотека Sentence Transformers. Модель предназначена для поиска семантически близких текстов, оценки сходства предложений, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. README сообщает о точности cosine_accuracy 0,98 на двух тестовых наборах, однако описание не уточняет состав и размер этих наборов. Обучающие примеры связаны с научными текстами о тактильных датчиках, поэтому качество на иных темах и языках может отличаться; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

dalietng/fine-tune_simcse — модель на базе RoBERTa, представленная в формате Sentence-Transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для вычисления семантического сходства, кластеризации и семантического поиска. Веса содержат около 162,4 млн параметров; максимальная длина контекста — 258 токенов. Модель подходит для получения эмбеддингов текстов и сравнения их по смыслу. В README указано обучение с SoftmaxLoss, но набор данных и целевая предметная область не описаны. Репозиторий содержит веса PyTorch. Лицензия в предоставленных данных не указана.

DragosGorduza/FRPile_GPL_test_pipeline_DragosGorduza-FRPile_MLM_Basel-MISTRAL_FULL-notrescaled_40000 — модель Sentence-Transformers на архитектуре BERT, разработанная DragosGorduza. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 1024 для семантического поиска, сравнения текстов и кластеризации. Обучение использовало MarginDistillationLoss; в карточке также описана обработка контекстных представлений с помощью pooling. Модель содержит 433,9 млн параметров и принимает до 512 токенов контекста. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

FRPile_GPL_test_pipeline_DragosGorduza-FRPile_MLM_Basel_Roberta-MISTRAL-notrescaled_20000 — модель в формате Sentence-Transformers на базе архитектуры RoBERTa, разработчик указан в идентификаторе репозитория как DragosGorduza. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 и предназначена для поиска по смыслу, сравнения текстов и кластеризации. Обучение использовало MarginDistillationLoss; модель содержит 151,8 млн параметров и принимает последовательности длиной до 514 токенов. Для работы можно использовать библиотеку Sentence-Transformers либо Transformers с соответствующей операцией pooling. В репозитории указаны веса Safetensors. Язык обучающих данных и лицензия в предоставленных сведениях не отражены, поэтому их нельзя достоверно описать.

FRPile_GPL_test_pipeline_DragosGorduza-FRPile_MLM_Basel_Roberta-notfalcon-notrescaled_90000 — модель на базе RoBERTa, разработанная DragosGorduza. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 для поиска по смыслу, кластеризации и сравнения семантической близости. Обучение использовало MarginDistillationLoss из gpl.toolkit; модель распространяется в формате safetensors и рассчитана на работу с библиотекой Sentence-Transformers или Transformers с подходящей операцией pooling. Модель содержит 151,8 млн параметров и принимает текстовые последовательности длиной до 514 токенов. Карточка не сообщает конкретные поддерживаемые языки, поэтому языковую специализацию определить нельзя. Лицензия в предоставленных данных не указана.

MoralHazard/GISTsmall — компактная модель Sentence Transformer на базе BERT, предназначенная для преобразования предложений и абзацев в плотные векторы размерностью 384. Она была обучена на 1 244 примерах с anchor, positive и negative текстами; метаданные указывают на использование GISTEmbedLoss. Архитектура включает BERT, пулинг CLS-токена и нормализацию векторов, а сходство текстов оценивается косинусной мерой. Модель подходит для семантического поиска, оценки сходства предложений, поиска перефразировок, кластеризации и получения признаков для классификации текста. Максимальная длина последовательности — 512 токенов; доступны файлы ONNX. Язык обучающих примеров в карточке не установлен, поэтому языковую поддержку определить нельзя. Лицензия в предоставленных данных не указана.

greatakela/gnlp_hw1_encoder — модель SentenceTransformer на базе distilbert/distilroberta-base, дообученная для представления предложений и абзацев в виде плотных векторов размерности 768. Архитектура включает RoBERTa и mean pooling; для сравнения векторов используется косинусное сходство. Модель содержит 95,2 млн параметров. Она предназначена для поиска семантически похожих текстов, семантического поиска, выявления перефразировок, кластеризации и классификации текста. Максимальная длина последовательности в README — 128 токенов; метаданные указывают контекст до 514 токенов. Обучение описано как fine-tuning с TripletLoss на наборе из 4 893 примеров. Англоязычная базовая модель и примеры в карточке указывают на применение прежде всего к английскому тексту. Модель выдаёт эмбеддинги, которые можно сравнивать или использовать как признаки в последующих системах. Метрики на двух указанных оценочных выборках составили 0,999 и 0,9873 по cosine accuracy, но эти результаты не гарантируют качество на других данных. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

HarshalBhg/gte-large-finetuned-ep10-test2 — модель эмбеддингов на архитектуре BERT, опубликованная пользователем HarshalBhg. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 1024 для семантического поиска, сравнения текстов и кластеризации. Модель обучалась с использованием BatchAllTripletLoss на датасете embedding-data/sentence-compression; заявленный контекст составляет 512 токенов, число параметров — около 433,9 млн. Модель подходит для построения поисковых индексов и группировки текстов по смыслу. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и предназначен для использования через Sentence Transformers. Карточка не указывает лицензию или поддерживаемые естественные языки; качество и ограничения для конкретных языков и предметных областей по имеющимся сведениям оценить нельзя.

SMARTICT/gte-small-finetune-test — англоязычная модель Sentence Transformers, дообученная SMARTICT на базе thenlper/gte-small с использованием набора sentence-transformers/all-nli. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 384 для сравнения текстов по косинусному сходству. Архитектура основана на BERT: усреднение токенных представлений с последующей нормализацией. Максимальная длина входа — 512 токенов. Модель предназначена для семантического поиска, оценки сходства предложений, поиска перефразировок, кластеризации и извлечения признаков для классификации текста. В README приведены результаты оценки на all-nli-dev и all-nli-test с cosine_accuracy 0,926 и 0,9348 соответственно. Модель ориентирована на английский язык; лицензия — Apache-2.0.

saraleivam/GURU-trained-final-model — многоязычная модель Sentence Transformers, дообученная разработчиком на примерах пар предложений. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для семантического сравнения и поиска; сходство оценивается косинусной мерой. В основе лежит XLM-RoBERTa с mean pooling, 305,2 млн параметров; метаданные указывают контекст до 514 токенов, а карточка README — максимальную длину последовательности 128 токенов. Модель подходит для поиска смыслово близких текстов, сопоставления перефразировок, кластеризации и извлечения признаков для классификации. Примеры обучающих данных охватывают разноплановые тексты, в том числе на английском и испанском; базовая модель мультиязычная. Обучающий набор содержит 521 пример, поэтому качество на конкретных языках и предметных областях следует проверять отдельно. Лицензия в предоставленных данных не указана.