I.12Рекомендации и персонализация

Модель jfarray/Model_bert-base-multilingual-uncased_30_Epochs — sentence-transformers на архитектуре BERT, обученная сопоставлять предложения и абзацы в плотном 256-мерном векторном пространстве. Она подходит для семантического поиска и кластеризации текстов, а также для сравнения семантической близости фраз. Модель содержит 194,6 млн параметров, принимает текстовые последовательности длиной до 512 токенов и выдаёт эмбеддинги. В обучении использовалась функция потерь CosineSimilarityLoss; веса доступны в формате PyTorch. Название указывает на многоязычную uncased-базу bert-base-multilingual-uncased и обучение в течение 30 эпох, однако поддерживаемые языки отдельно не перечислены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

tasksource/ModernBERT-base-embed — англоязычная модель Sentence Transformers, дообученная на базе answerdotai/ModernBERT-base для получения эмбеддингов предложений и абзацев. Она преобразует текст в плотные векторы размерности 768 и предназначена для поиска семантически близких текстов, оценки сходства и обнаружения перефразировок. Модель также подходит для кластеризации и классификации текста с использованием эмбеддингов. Архитектура состоит из ModernBertModel и слоя пулинга по CLS-токену. Максимальная длина входной последовательности — 8192 токена; сходство векторов можно оценивать косинусной мерой. Модель обучалась на наборах данных для поиска ответов, естественного следования, сходства предложений и выявления перефразировок. В первую очередь рассчитана на английский язык. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

estrogen/ModernBERT-base-nli-v3 — англоязычная модель Sentence Transformers, дообученная на наборе all-nli для получения эмбеддингов предложений и абзацев. В основе лежит encoder-модель ModernBERT-base; архитектура использует ModernBertModel и mean pooling. Модель содержит 149 млн параметров, выдаёт плотные векторы размерностью 768 и поддерживает последовательности до 8192 токенов. Векторы предназначены для сравнения текстов по косинусному сходству и подходят для семантического поиска, поиска перефразирований, кластеризации и классификации текста. Обучение с MatryoshkaLoss поддерживает также укороченные представления размерностью 512, 256, 128 и 64. Для оценки сходства в README приведены результаты на STS-dev и STS-test. Лицензия в предоставленных данных не указана.

lizchu414/mpnet-base-all-nli-triplet — модель Sentence Transformers на базе MPNet, дообученная на наборе all-nli. Она кодирует предложения и абзацы на английском языке в плотные векторы размерности 768, нормализованные для сравнения косинусным сходством. Модель содержит 136,7 млн параметров и рассчитана на последовательности до 514 токенов по метаданным; в README указана максимальная длина 384 токена. Её применяют для семантического поиска, оценки сходства и поиска перефразировок, кластеризации текстов и извлечения признаков для классификации. README приводит результаты оценки на all-nli с точностью cosine около 0,925. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Это англоязычная модель Sentence Transformer на базе microsoft/mpnet-base, дообученная разработчиками Sentence Transformers на наборе sentence-transformers/all-nli с функцией потерь MultipleNegativesRankingLoss. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 и предназначена для сравнения семантической близости по косинусному сходству, семантического поиска, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. Архитектура состоит из MPNet и mean pooling; максимальная длина последовательности — 512 токенов. В README приведены результаты оценки TripletEvaluator на наборах all-nli-dev и all-nli-test. Модель принимает текст и выдаёт векторы для дальнейшего поиска и анализа. Она рассчитана на английский язык. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Это англоязычная модель Sentence Transformer, разработанная авторами репозитория tomaarsen и дообученная на microsoft/mpnet-base на наборе gooaq-hard-negatives. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 и предназначена для сравнения смыслового сходства, семантического поиска, поиска перефразировок, классификации текста и кластеризации. Для сравнения векторов можно использовать косинусное сходство. Модель построена на архитектуре MPNet с усреднением токенных представлений; она содержит 136,7 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. README приводит оценку cosine_accuracy@1 0,799 на gooaq-dev, но результат относится к указанному набору оценки и не гарантирует аналогичное качество на других данных. Лицензия — Apache-2.0.

msmarco-bert-base-dot-v5 — модель Sentence Transformers, разработанная командой sentence-transformers для семантического поиска. Она преобразует предложения и абзацы на английском языке в плотные векторы размерностью 768, которые можно сопоставлять для поиска релевантных текстов. Модель обучена на 500 тысячах пар «запрос — ответ» из набора MS MARCO и использует архитектуру BERT с 136,7 млн параметров. Модель подходит для построения семантического поиска по документам и ранжирования кандидатов по близости к запросу. Максимальная длина входной последовательности — 512 токенов; эмбеддинги не нормализуются. Доступны реализации в форматах PyTorch, TensorFlow, ONNX и OpenVINO. Лицензия в предоставленных данных не указана.

msmarco-distilbert-cos-v5 — модель sentence-transformers, обученная командой Sentence Transformers на 500 тысячах пар «запрос — ответ» из набора MS MARCO Passages. Она основана на DistilBERT и предназначена для семантического поиска: преобразует предложения и абзацы в нормализованные плотные векторы размерности 768. Для объединения контекстных представлений токенов используется mean pooling; косинусное сходство и скалярное произведение подходят для сравнения векторов. Модель можно применять для поиска релевантных фрагментов по запросу, ранжирования текстов по смысловой близости и построения систем поиска по коллекциям документов. Контекст ограничен 512 токенами. Доступны веса в форматах PyTorch, Safetensors, TensorFlow, ONNX и OpenVINO. В предоставленных источниках сведения о лицензии отсутствуют.

msmarco-MiniLM-L6-cos-v5 — модель Sentence Transformers для семантического поиска, обученная командой sentence-transformers на 500 тысячах пар «запрос — ответ» из набора MS MARCO Passages. Она основана на архитектуре BERT с MiniLM и содержит 25,9 млн параметров; преобразует предложения и абзацы в нормализованные плотные векторы размерностью 384. Для объединения контекстных представлений используется mean pooling, а контекст модели ограничен 512 токенами. Модель рассчитана на англоязычные тексты. Векторы можно сравнивать косинусным сходством или скалярным произведением; для нормализованных векторов эти оценки эквивалентны. Модель подходит для семантического поиска и оценки сходства текстов, например для подбора фрагментов-кандидатов в поисковой системе. Доступны варианты весов для PyTorch, TensorFlow, JAX, ONNX и OpenVINO. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

Это модель Sentence Transformers семейства XLM-RoBERTa, разработанная RZTK на основе yklymchuk-rztk/multilingual-e5-base-matryoshka2d-cached-mnr-multiple-datasets-large-1 и дообученная на наборах core_uk и core_ru. Она преобразует предложения и абзацы в нормализованные плотные эмбеддинги размером 768 и поддерживает сравнение сходства по скалярному произведению. Модель подходит для семантического поиска, поиска похожих формулировок, кластеризации и классификации текста, в том числе для русскоязычных и украиноязычных данных. Архитектура включает XLMRobertaModel, усредняющий токены pooling-слой и нормализацию. Максимальная длина последовательности — 512 токенов; библиотека — Sentence Transformers. В README приведены результаты поиска на русских и украинских тестовых наборах, включая варианты с опечатками и транслитерацией. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели qxx1/multilingual-e5-large-instruct на Hugging Face совпадает с карточкой intfloat/multilingual-e5-large-instruct, поэтому описание составлено по ней. Multilingual-E5-large-instruct — текстовая модель эмбеддингов из семейства E5, представленная авторами технического отчёта Multilingual E5 Text Embeddings. Она основана на XLM-RoBERTa-large и использует архитектуру XLM-RoBERTa с 24 слоями; размер эмбеддинга — 1024, всего 658,7 млн параметров. Модель принимает текст и выдаёт векторные представления для поиска и сравнения текстов. Репозиторий содержит веса в форматах Safetensors и ONNX. Модель предназначена для семантического поиска, сопоставления запросов с документами и оценки сходства текстов на многих языках. Для запроса необходимо добавлять одно предложение-инструкцию, описывающее задачу; документам инструкция не нужна. Модель обучалась на смеси многоязычных наборов данных и поддерживает 100 языков XLM-RoBERTa, включая русский. Длина контекста ограничена 512 токенами: более длинный текст обрезается. На низкоресурсных языках качество может быть ниже. Абсолютные значения косинусного сходства не следует трактовать как уверенность — для задач поиска важнее относительный порядок оценок. Лицензия — MIT.

Карточка модели DLCorso/multilingual-e5-small на Hugging Face совпадает с карточкой intfloat/multilingual-e5-small, поэтому описание составлено по ней. Multilingual-E5-small — модель текстовых эмбеддингов, разработанная авторами технического отчёта Multilingual E5. Это компактная 12-слойная модель архитектуры BERT с 124,3 млн параметров и размерностью эмбеддингов 384; она инициализирована из microsoft/Multilingual-MiniLM-L12-H384 и дополнительно обучена на смеси многоязычных наборов данных. Модель преобразует тексты в векторы для поиска и сравнения по смыслу, включая межъязыковой поиск, поиск фрагментов для систем вопросов и ответов, семантическое сходство, подбор перефразировок и кластеризацию. Для разных типов текста следует использовать префиксы «query: » и «passage: » согласно сценарию; без них качество может снизиться. Поддерживаются 100 языков, однако качество для языков с малым количеством ресурсов может быть ниже. Контекст ограничен 512 токенами, длинные тексты обрезаются. В репозитории доступны форматы PyTorch, SafeTensors, ONNX и OpenVINO. Лицензия — MIT.

Карточка модели Hostage928/multilingual-e5-small на Hugging Face совпадает с карточкой intfloat/multilingual-e5-small, поэтому описание составлено по ней. Multilingual-E5-small — модель текстовых эмбеддингов, разработанная авторами технического отчёта Multilingual E5. Это компактная 12-слойная модель архитектуры BERT с 124,3 млн параметров и размерностью эмбеддингов 384; она инициализирована из microsoft/Multilingual-MiniLM-L12-H384 и дополнительно обучена на смеси многоязычных наборов данных. Модель преобразует тексты в векторы для поиска и сравнения по смыслу, включая межъязыковой поиск, поиск фрагментов для систем вопросов и ответов, семантическое сходство, подбор перефразировок и кластеризацию. Для разных типов текста следует использовать префиксы «query: » и «passage: » согласно сценарию; без них качество может снизиться. Поддерживаются 100 языков, однако качество для языков с малым количеством ресурсов может быть ниже. Контекст ограничен 512 токенами, длинные тексты обрезаются. В репозитории доступны форматы PyTorch, SafeTensors, ONNX и OpenVINO. Лицензия — MIT.

Карточка модели inboxpraveen/multilingual-e5-small на Hugging Face совпадает с карточкой intfloat/multilingual-e5-small, поэтому описание составлено по ней. Multilingual-E5-small — модель текстовых эмбеддингов, разработанная авторами технического отчёта Multilingual E5. Это компактная 12-слойная модель архитектуры BERT с 124,3 млн параметров и размерностью эмбеддингов 384; она инициализирована из microsoft/Multilingual-MiniLM-L12-H384 и дополнительно обучена на смеси многоязычных наборов данных. Модель преобразует тексты в векторы для поиска и сравнения по смыслу, включая межъязыковой поиск, поиск фрагментов для систем вопросов и ответов, семантическое сходство, подбор перефразировок и кластеризацию. Для разных типов текста следует использовать префиксы «query: » и «passage: » согласно сценарию; без них качество может снизиться. Поддерживаются 100 языков, однако качество для языков с малым количеством ресурсов может быть ниже. Контекст ограничен 512 токенами, длинные тексты обрезаются. В репозитории доступны форматы PyTorch, SafeTensors, ONNX и OpenVINO. Лицензия — MIT.

Карточка модели Karmukilan/multilingual-e5-small на Hugging Face совпадает с карточкой intfloat/multilingual-e5-small, поэтому описание составлено по ней. Multilingual-E5-small — модель текстовых эмбеддингов, разработанная авторами технического отчёта Multilingual E5. Это компактная 12-слойная модель архитектуры BERT с 124,3 млн параметров и размерностью эмбеддингов 384; она инициализирована из microsoft/Multilingual-MiniLM-L12-H384 и дополнительно обучена на смеси многоязычных наборов данных. Модель преобразует тексты в векторы для поиска и сравнения по смыслу, включая межъязыковой поиск, поиск фрагментов для систем вопросов и ответов, семантическое сходство, подбор перефразировок и кластеризацию. Для разных типов текста следует использовать префиксы «query: » и «passage: » согласно сценарию; без них качество может снизиться. Поддерживаются 100 языков, однако качество для языков с малым количеством ресурсов может быть ниже. Контекст ограничен 512 токенами, длинные тексты обрезаются. В репозитории доступны форматы PyTorch, SafeTensors, ONNX и OpenVINO. Лицензия — MIT.

Карточка модели nleeson/multilingual-e5-small на Hugging Face совпадает с карточкой intfloat/multilingual-e5-small, поэтому описание составлено по ней. Multilingual-E5-small — модель текстовых эмбеддингов, разработанная авторами технического отчёта Multilingual E5. Это компактная 12-слойная модель архитектуры BERT с 124,3 млн параметров и размерностью эмбеддингов 384; она инициализирована из microsoft/Multilingual-MiniLM-L12-H384 и дополнительно обучена на смеси многоязычных наборов данных. Модель преобразует тексты в векторы для поиска и сравнения по смыслу, включая межъязыковой поиск, поиск фрагментов для систем вопросов и ответов, семантическое сходство, подбор перефразировок и кластеризацию. Для разных типов текста следует использовать префиксы «query: » и «passage: » согласно сценарию; без них качество может снизиться. Поддерживаются 100 языков, однако качество для языков с малым количеством ресурсов может быть ниже. Контекст ограничен 512 токенами, длинные тексты обрезаются. В репозитории доступны форматы PyTorch, SafeTensors, ONNX и OpenVINO. Лицензия — MIT.

Multilingual-E5-small — компактная модель текстовых эмбеддингов семейства E5, основанная на Microsoft Multilingual-MiniLM-L12-H384 и дообученная на смеси многоязычных наборов данных. Она использует архитектуру BERT из 12 слоёв, содержит 124,3 млн параметров и строит векторы размерности 384 для поиска и сравнения текстов. Модель рассчитана на 100 языков; в карточке отдельно приведены результаты для русского и других языков. Поддерживает контекст до 512 токенов. Модель подходит для семантического поиска, ранжирования passages по запросу, оценки сходства предложений, поиска перефразировок и многоязычного поиска. Для асимметричного поиска рекомендуется добавлять префиксы «query: » и «passage: », а для симметричных задач — «query: » к обоим текстам; без префиксов качество может снижаться. Доступен формат ONNX, лицензия MIT.

Fjoralb1 выпустил модель эмбеддингов на базе архитектуры BERT, предназначенную для преобразования предложений и абзацев в плотные векторы размерностью 128. Модель содержит 124,3 млн параметров и принимает текст с контекстом до 512 токенов. Векторы подходят для семантического поиска, сравнения сходства, кластеризации и других задач, где нужно находить близкие по смыслу фрагменты текста. Модель обучалась с MatryoshkaLoss и MultipleNegativesRankingLoss; обучение поддерживает представления разных размерностей, включая 128, 64, 32 и 16. Модель доступна в форматах PyTorch и Safetensors для библиотеки Sentence Transformers. В предоставленных материалах сведения о лицензии и конкретных поддерживаемых языках отсутствуют.

srikarvar выпустил дообученную на основе intfloat/multilingual-e5-small модель Sentence Transformer для получения плотных векторных представлений предложений и абзацев. Она использует архитектуру BERT с усреднением токеновых представлений и нормализацией выходного вектора; размер эмбеддинга — 384, максимальная длина входа — 512 токенов. Для сравнения векторов подходит косинусное сходство. Модель предназначена для семантического поиска и сравнения текстов, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. Она принимает текст и выдаёт эмбеддинги; базовая модель многоязычная, но в карточке не приведён список языков, проверенных при дообучении. README сообщает о TripletLoss и небольшой обучающей выборке из 546 примеров, а также об оценке на 61 примере, поэтому приведённые результаты не гарантируют качество на других данных. Весы доступны в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

SeyedAli/Multilingual-Text-Semantic-Search-Siamese-BERT-V1 — модель эмбеддингов на базе BERT, разработанная в рамках Community Week Hugging Face. Она преобразует предложения и абзацы в нормализованные плотные векторы размерностью 384 и предназначена для семантического поиска: сопоставляет запросы с релевантными документами по смыслу. Модель дообучена на примерно 215 млн пар «вопрос — ответ» из разных источников с контрастивной функцией потерь; базовая модель — nreimers/MiniLM-L6-H384-uncased. Модель содержит 25,9 млн параметров, использует mean pooling и поддерживает контекст до 512 токенов; при этом обучение проводилось на текстах длиной до 250 токенов, поэтому более длинные входы могут давать менее надёжные результаты. Нормализация векторов позволяет использовать скалярное произведение вместо косинусного сходства для ранжирования. Доступны форматы PyTorch, Safetensors и TensorFlow. Сведения о лицензии в предоставленных источниках отсутствуют.

OrcaDB/mxbai-large — текстовая модель эмбеддингов предложений из семейства Mixedbread mxbai-embed-large-v1. Она преобразует предложения и фрагменты текста в векторы для поиска, сравнения семантической близости и других задач векторного поиска. Архитектура — плотная модель на базе BERT с 433,9 млн параметров и контекстом до 512 токенов. Модель рассчитана прежде всего на англоязычный текст. Для поисковых запросов при retrieval следует добавлять префикс «Represent this sentence for searching relevant passages:»; для остальных входов специальный префикс не требуется. Поддерживаются Matryoshka Representation Learning и бинарное квантование, позволяющие сокращать размерность и объём хранения эмбеддингов. README сообщает о сильных результатах на MTEB для моделей размера BERT-large. Модель опубликована по лицензии Apache-2.0. Карточка отмечает, что у версии есть ограничения, которые планировалось устранить в v2, но конкретные ограничения не перечисляет.

Nemotron-3-Embed-8B-Community-NVFP4 — мультиязычная модель для получения текстовых эмбеддингов, разработанная и опубликованная shadowrock-io на основе nvidia/Nemotron-3-Embed-8B-BF16. Это квантизированная версия базовой модели в формате NVFP4/FP4 с 4-битным представлением, предназначенная для задач семантического поиска, dense retrieval, vector search, feature extraction и построения RAG-систем. Модель ориентирована на использование с vLLM и поддерживает формат Safetensors. Модель работает с текстом и предназначена для сопоставления смысловой близости запросов и документов. В README заявлена поддержка английского, русского, китайского, арабского, немецкого, французского, испанского, японского, корейского, украинского и других языков; полный перечень включает 30 языков. Указана поддержка подхода Matryoshka, однако размерность эмбеддингов и максимальная длина контекста не приведены. К сильным сторонам относятся снижение требований к памяти и вычислительным ресурсам благодаря NVFP4-квантизации, мультиязычность и ориентация на retrieval-сценарии. В предоставленных результатах MTEB модель показывает высокие значения NDCG@10 на отдельных наборах, включая HumanEvalRetrieval — 1,0, WikiSQLRetrieval — 0,99459 и MBPPRetrieval — 0,95722, однако качество зависит от предметной области. Ограничения включают отсутствие подробностей об архитектуре, размере контекста и официальных характеристиках производительности, а также то, что в README инференс помечен как неподтверждённый. Модель распространяется по лицензии openmdw-1.1, обозначенной в карточке как other.

Карточка модели dansporici/NoInstruct-small-Embedding-v0-doc-cls на Hugging Face совпадает с карточкой avsolatorio/NoInstruct-small-Embedding-v0, поэтому описание составлено по ней. NoInstruct-small-Embedding-v0 — компактная модель эмбеддингов avsolatorio на архитектуре BERT, предназначенная для поиска и сопоставления предложений. По заявлению автора, она улучшает качество retrieval по сравнению с avsolatorio/GIST-small-Embedding-v0 и позволяет кодировать запросы без составления специальных инструкций. Модель содержит около 40 млн параметров, принимает текст, выдаёт векторные представления и поддерживает контекст до 512 токенов. Модель подходит для семантического поиска, подбора релевантных документов и оценки сходства текстов. В метаданных также указана задача извлечения признаков. Лицензия — MIT. Автор отмечает, что технические детали будут опубликованы позднее; поддержка библиотеки Sentence Transformers заявлена как ожидаемая, поэтому доступные способы применения могут быть ограничены.

Ogma Base — компактная англоязычная модель для создания текстовых эмбеддингов, разработанная авторами семейства Ogma. Это плотная модель с 13,3 млн параметров и контекстом до 1024 токенов; она поддерживает симметричное кодирование и Matryoshka-размерности 256, 128, 64 и 32. В README указана средняя оценка 57,02 на 66 англоязычных задачах MTEB. Модель предназначена для семантического поиска, извлечения документов в RAG, векторного поиска, кластеризации, классификации, оценки сходства предложений и памяти агентных систем. Небольшой размер позволяет развертывать её локально и использовать на CPU. Она не генерирует текст и рассчитана на английский язык; для задач парного ранжирования в README отмечено отставание от MiniLM-L6-v2. Доступны форматы ONNX и safetensors. Лицензия CC-BY-NC-4.0 ограничивает коммерческое использование; для него требуется отдельная лицензия или переобучение на подходящей модели-учителе.

CrazyDave53/OpenCV-finetuned — модель Sentence Transformers, дообученная на базе HZeroxium/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2-job-cv-multi-dataset. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384; близость текстов можно оценивать косинусным сходством. Архитектура включает BertModel и mean pooling. В README указана максимальная длина последовательности 350 токенов, а в метаданных — контекст до 512 токенов. Модель предназначена для семантического поиска и сравнения текстов, поиска перефразирований, кластеризации и классификации текста на основе эмбеддингов. README сообщает о датасете обучения из 160 000 примеров; метаданные указывают 124,3 млн параметров, библиотеку sentence-transformers и формат safetensors. Базовая модель мультиязычная, однако конкретные языки обучения или поддерживаемые языки в доступных данных не перечислены. Лицензия в предоставленных метаданных и README не приведена. Для работы с текстами длиннее 350 токенов следует учитывать ограничение длины последовательности, заявленное в README; фактический предел также может зависеть от используемой конфигурации модели.

open-ogma-micro — англоязычная модель для получения векторных представлений предложений, разработанная авторами семейства open-ogma. Она предназначена для создания компактных эмбеддингов текста и поиска по смыслу. Модель содержит 2,51 млн параметров: двухслойный трансформер с размерностью 128, mean pooling и токенами задач [QRY], [DOC] и [SYM]. По умолчанию используется проекционная голова proj_small с векторами размерности 384; proj_large выдаёт векторы размерности 1024 и показывает более высокие результаты в бенчмарке MTEB(eng, v2). Обе головы и основная часть обучались с матрёшечными потерями, поэтому выходные векторы можно укорачивать до 32, 64 или 128 измерений с последующей нормализацией. Модель дистиллирована от ансамбля BAAI/bge-small-en-v1.5 и BAAI/bge-large-en-v1.5 на корпусах C4 и FineWeb-Edu. Она подходит для семантического поиска и задач, где важны компактный размер и быстрый расчёт эмбеддингов. В бенчмарке MTEB(eng, v2) средний результат составляет 0,5104 для proj_small и 0,5202 для proj_large; показатели ниже, чем у моделей-учителей BGE. Модель распространяется под лицензией MIT; README также указывает на разрешительную лицензионную цепочку данных и учителей.

Это модель Sentence Transformer на базе BERT, дообученная dbourget от dbourget/pb-small-10e-tsdae6e-philsim-cosine-3e-pt1. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 1024 и предназначена для поиска семантически близких текстов, оценки сходства и других задач сравнения предложений. Модель можно применять для семантического поиска, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. Архитектура включает BERT и пулинг по CLS-токену; максимальная длина входа — 512 токенов. Для сравнения векторов рекомендуется косинусное сходство. В README приведена оценка cosine_accuracy 0,7929 на наборе beatai-dev при оценке TripletEvaluator. Языковая специализация и лицензия в доступных данных не установлены.

iambestfeed/phobert_retrieval — модель на базе RoBERTa, опубликованная в формате Sentence Transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 и предназначена для семантического поиска, сравнения сходства текстов и кластеризации. В репозитории указано 162,4 млн параметров; модель принимает текст и выдаёт эмбеддинги. Контекст ограничен 258 токенами. Модель подходит для поиска текстов по смыслу и группировки похожих предложений или абзацев. Карточка не сообщает сведения о лицензии и не приводит результаты оценки, поэтому качество на конкретных данных следует проверять отдельно.

Карточка модели liddlefish/privacyembeddingv2_bge_small на Hugging Face совпадает с карточкой BAAI/bge-small-en-v1.5, поэтому описание составлено по ней. BAAI/bge-small-en-v1.5 — компактная модель эмбеддингов семейства BGE (BAAI General Embedding), разработанная BAAI. Она построена на архитектуре BERT и предназначена для преобразования английского текста в векторы, которые можно использовать для поиска и сравнения смысловой близости. Размер модели — около 40 млн параметров, максимальная длина входа — 512 токенов. Модель подходит для семантического поиска, извлечения релевантных документов и вычисления сходства предложений, в том числе как компонент RAG-систем. Версия v1.5 улучшает поиск без инструкций и смягчает проблему распределения оценок сходства. Доступны форматы PyTorch, Safetensors и ONNX. Лицензия — MIT. Модель рассчитана на английский язык; контексты длиннее 512 токенов не поддерживаются. Оценки сходства не следует трактовать как вероятности или применять фиксированный порог без калибровки.

luka023/proba — модель Sentence Transformers, дообученная автором на базе intfloat/multilingual-e5-large. Она преобразует предложения и абзацы в плотные нормализованные векторы размерностью 1024 для семантического поиска, сравнения текстов, поиска перефразировок, кластеризации и классификации. Векторное представление строится на XLM-RoBERTa с усреднением токенов и нормализацией; для сравнения используется косинусное сходство. Обучение проводилось на 198 парах текстов, связанных отношением «запрос — подходящий фрагмент». Модель поддерживает многоязычные тексты; примеры обучающих данных приведены на сербском. Максимальная длина входа — 512 токенов по README и 514 токенов по метаданным. Лицензия в предоставленных данных не указана.