I.14Автоматизация процессов и AI-агенты

amahdaouy/xlmrsim-mar_cos — мультиязычная модель Sentence Transformer, дообученная на базе sentence-transformers/stsb-xlm-r-multilingual. Она использует XLM-RoBERTa с mean pooling и преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768; косинусное сходство подходит для сравнения текстов. Модель предназначена для семантического поиска, оценки сходства предложений, поиска перефразирований, кластеризации и классификации текстов. В README указана максимальная длина последовательности 128 токенов; метаданные каталога указывают нативный контекст до 514 токенов. Модель обучена на 19 755 примерах с CosineSimilarityLoss. Указанные в карточке языки примеров включают английский, французский и арабский; базовая модель мультиязычная. Доступна в формате safetensors и использует библиотеку Sentence Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

prashpathak/xlscout_standigger_2_aug — модель Sentence Transformers на архитектуре BERT, представленная пользователем prashpathak. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768, нормализованные для сравнения по косинусному сходству; максимальная длина входа — 512 токенов. Модель предназначена для семантического поиска и оценки сходства текстов, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текстов. Её можно применять для поиска похожих фрагментов в корпусе, группировки документов по смыслу и подготовки векторных представлений для последующей классификации. В метаданных указаны 136,7 млн параметров и формат safetensors. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

XVERSE-13B — многоязычная языковая модель, самостоятельно разработанная компанией Shenzhen Yuanxiang Technology. Это плотная decoder-only модель на архитектуре Transformer с 13,2 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch; лицензия Apache-2.0 разрешает коммерческое использование на её условиях. Модель предназначена для генерации текста, многоходового диалога, ответов на вопросы и суммаризации. Она обучалась на разнообразных данных более чем на 40 языках; в карточке особо отмечены китайский и английский, а также русский и испанский. BPE-токенизатор использует словарь размером 100 534 токена. В карточке также приведены оценки на тестах по пониманию языка, рассуждениям, математике и программированию. Как и другие большие языковые модели, XVERSE-13B может генерировать неточные, предвзятые или оскорбительные ответы. Для конкретного применения разработчикам рекомендуется проверять безопасность и качество ответов. В README указана более новая версия XVERSE-13B-2, обученная на большем объёме данных; описываемая здесь модель — исходная версия.

Yuan2-2B-Janus-hf — текстовая причинная языковая модель Yuan 2.0, разработанная IEIT System и представленная на Hugging Face в формате PyTorch. Это плотная архитектура YuanForCausalLM примерно на 1,9 млрд параметров с контекстом до 8192 токенов и возможностью диалогового применения. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, а также может использоваться для задач, связанных с математикой, рассуждениями, программированием и знаниями. В README Yuan 2.0 описана как модель, обученная на разнообразных высококачественных данных и данных для настройки по инструкциям; для семейства приведены оценки на GSM8K, AGIEval, HumanEval и TruthfulQA. Карточка не подтверждает поддержку изображений, аудио или других нетекстовых входов. Выводы могут быть неточными или зависеть от формулировки запроса. В README указаны Apache 2.0 для кода репозитория и отдельное лицензионное соглашение Yuan 2.0 для модели; коммерческое использование заявлено как допустимое при соблюдении этого соглашения.

Карточка модели avsolatorio/30-000-11-1-2-2-0-0-mean-normed-384-512_GIST_st_all-MiniLM-L6-v2-20240218195818-latest на Hugging Face совпадает с карточкой yosuaw/all-MiniLM-L6-v2, поэтому описание составлено по ней. all-MiniLM-L6-v2 — модель Sentence-Transformers на базе MiniLM, разработанная в рамках проекта Hugging Face Community Week. Она кодирует предложения и короткие абзацы в плотные векторы размерности 384, отражающие семантическое содержание. Модель обучена контрастивным дообучением предварительно обученной nreimers/MiniLM-L6-H384-uncased на наборе более чем из миллиарда пар предложений. Модель предназначена для семантического поиска, извлечения информации, сравнения сходства предложений и кластеризации текстов. Архитектура — BERT-подобный MiniLM с 25,9 млн параметров; максимальная длина контекста — 512 токенов, а по умолчанию входы длиннее 256 WordPiece-токенов обрезаются. Карточка указывает поддержку английского языка. Веса доступны в форматах PyTorch, Safetensors и TensorFlow; лицензия — Apache-2.0.

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.

gte-tiny — компактная модель эмбеддингов предложений на базе архитектуры BERT, представленная в репозитории avsolatorio. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384 для семантического поиска, сравнения текстов и кластеризации. Модель дистиллирована из thenlper/gte-small; README отмечает, что качество сопоставимо, но немного ниже, при размере примерно вдвое меньше. В метаданных указаны 25,9 млн параметров и контекст до 512 токенов. Модель принимает текст и выдаёт векторы, пригодные для поиска по смыслу и группировки похожих текстов. Она опубликована в формате safetensors и поддерживает библиотеку Sentence Transformers. Сведения о лицензии и специальных языках применения в предоставленных источниках отсутствуют.

Карточка модели jamiehudson/579-STmodel-v1 на Hugging Face совпадает с карточкой jamiehudson/579-STmodel-v1a, поэтому описание составлено по ней. jamiehudson/579-STmodel-v1a — модель Sentence-Transformers на базе MPNet, разработанная пользователем Jamie Hudson. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для поиска семантически близких текстов, кластеризации и сравнения предложений. Модель содержит 136,7 млн параметров, принимает текст и выдаёт эмбеддинги; заявленная длина контекста — 514 токенов. Для обучения использовалась CosineSimilarityLoss. Репозиторий содержит веса PyTorch, а для работы подходят Sentence-Transformers или Transformers с соответствующей операцией pooling. Лицензия в предоставленных данных не указана.

jamiehudson/579-STmodel-v1a — модель Sentence-Transformers на базе MPNet, разработанная пользователем Jamie Hudson. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для поиска семантически близких текстов, кластеризации и сравнения предложений. Модель содержит 136,7 млн параметров, принимает текст и выдаёт эмбеддинги; заявленная длина контекста — 514 токенов. Для обучения использовалась CosineSimilarityLoss. Репозиторий содержит веса PyTorch, а для работы подходят Sentence-Transformers или Transformers с соответствующей операцией pooling. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели jamiehudson/579-STmodel-v3 на Hugging Face совпадает с карточкой jamiehudson/579-STmodel-v4, поэтому описание составлено по ней. jamiehudson/579-STmodel-v4 — модель Sentence Transformers на базе архитектуры MPNet, разработанная автором репозитория. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 и предназначена для сравнения смысловой близости текстов, семантического поиска и кластеризации. Для получения эмбеддингов используются веса PyTorch и операция pooling над контекстными представлениями токенов. Модель содержит 136,7 млн параметров, а длина контекста составляет 514 токенов. В README указано обучение с CosineSimilarityLoss. Языки применения не обозначены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

jamiehudson/579-STmodel-v5_final — модель Sentence Transformers на архитектуре MPNet, разработанная автором репозитория. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 и подходит для семантического поиска, сравнения текстов и кластеризации. Модель содержит 136,7 млн параметров и принимает последовательности длиной до 514 токенов. В карточке указано обучение с функцией потерь CosineSimilarityLoss. Модель можно использовать через Sentence-Transformers или Transformers с подходящей операцией pooling. Доступны веса PyTorch. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели Nhat1904/8_shot_STA_head_trained_lr1e-4 на Hugging Face совпадает с карточкой lewtun/my-awesome-setfit-model, поэтому описание составлено по ней. lewtun/my-awesome-setfit-model — модель Sentence-Transformers на архитектуре MPNet с 136,7 млн параметров. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768, предназначенные для сравнения смысловой близости текстов. Модель подходит для семантического поиска и кластеризации текстов, а также для получения эмбеддингов, используемых в других системах. В README указано обучение с функцией потерь CosineSimilarityLoss. Для применения описана работа через Sentence-Transformers или Transformers с подходящей операцией pooling. Максимальная длина контекста — 514 токенов. Модель принимает текст и выдаёт векторы. В карточке нет сведений о лицензии или целевых языках, поэтому определить условия использования и языковую специализацию по доступным данным нельзя.

futuredatascience/action-classifier-v2 — модель на основе MPNet, опубликованная Futuredatascience в формате PyTorch и доступная через Sentence-Transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для поиска по смыслу, сравнения сходства и кластеризации. Модель содержит 136,7 млн параметров и принимает текстовые последовательности с контекстом до 514 токенов. Модель подходит для построения семантического поиска и группировки текстов по смыслу. В карточке указано обучение с CosineSimilarityLoss; также доступны применение через Sentence-Transformers или Transformers с соответствующей операцией pooling. Лицензия и целевой язык в предоставленных данных не указаны.

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

teven/all_bs160_allneg — модель на базе MPNet для получения плотных векторных представлений предложений и абзацев. Она содержит 136,7 млн параметров, выдаёт эмбеддинги размерности 768 и рассчитана на контекст до 514 токенов. Модель распространяется в формате PyTorch и используется через библиотеку Sentence-Transformers. Эмбеддинги подходят для семантического поиска, сравнения текстов и кластеризации. При обучении применялась функция потерь MultipleNegativesRankingLoss с косинусным сходством. В карточке не указаны обучающие языки и лицензия, поэтому применимость к конкретному языку и условия распространения требуют проверки.

Это модель эмбеддингов предложений all-mpnet-base-v1, разработанная командой Hugging Face во время Community week по NLP и CV. Она кодирует предложения и короткие абзацы в плотные векторы размерностью 768, отражающие их семантическое сходство. В основе лежит microsoft/mpnet-base, дообученная методом контрастивного обучения на более чем миллиарде пар предложений из нескольких наборов данных. Модель предназначена для семантического поиска, сравнения сходства текстов и кластеризации. Её можно подключить через Sentence-Transformers или Transformers; для Transformers требуется применить подходящую операцию pooling к контекстным представлениям токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch, модель насчитывает 136,7 млн параметров, а максимальная длина контекста по README составляет 128 word pieces: более длинный ввод обрезается. Метаданные указывают английский язык. Лицензия — Apache-2.0. Модель рассчитана на предложения и короткие абзацы; длинные документы обрезаются, поэтому для их обработки требуется разбиение на фрагменты. Ее векторные представления сами по себе не генерируют текст.

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/all-MiniLM-L6-test_model-pair_score — англоязычная модель Sentence Transformers, дообученная на базе sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2. Это плотный BERT-энкодер с 25,9 млн параметров: он преобразует предложения и абзацы в нормализованные векторы размерности 384, которые можно сравнивать косинусным сходством. README указывает максимальную длину последовательности 256 токенов, а метаданные — контекст до 512 токенов. Модель предназначена для оценки семантического сходства, семантического поиска и поиска перефразировок; полученные векторы также подходят для кластеризации и классификации текстов. Она принимает текст и возвращает векторные представления. Обучение указано с функцией потерь CoSENTLoss. Лицензия — Apache-2.0.

youssefkhalil320 дообучил all-MiniLM-L6-v11-pair_score на базе sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2. Это энкодер Sentence Transformer на архитектуре BERT с 25,9 млн параметров: он преобразует предложения и абзацы в нормализованные плотные векторы размерности 384, а сходство можно оценивать косинусной метрикой. Модель предназначена для поиска семантически близких текстов, сравнения предложений, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. Модель работает с английским языком. Метаданные указывают контекст до 512 токенов, а карточка — максимальную длину последовательности 256 токенов. Лицензия Apache-2.0 разрешает использование на её условиях. Векторы подходят для семантического поиска и группировки текстов, но их качество зависит от предметной области и способа применения; модель не генерирует текст.

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.

Карточка модели choosex/all-MiniLM-L6-v2 на Hugging Face совпадает с карточкой sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2, поэтому описание составлено по ней. all-MiniLM-L6-v2 — модель Sentence-Transformers, разработанная в ходе Community Week Hugging Face. Это дообученный энкодер на архитектуре BERT с 25,9 млн параметров: он преобразует предложения и короткие абзацы в плотные векторы размерностью 384, отражающие их семантику. Модель дообучена контрастивным методом на более чем миллиарде пар предложений из нескольких наборов данных. Модель предназначена для семантического поиска, сравнения предложений и кластеризации текстов. Она поддерживает английский язык; максимальный контекст по метаданным — 512 токенов, при этом карточка сообщает, что вход длиннее 256 WordPiece-токенов обрезается. Доступны форматы PyTorch, Safetensors, TensorFlow, ONNX и OpenVINO. Лицензия — Apache-2.0. Векторы полезны для поиска смыслового сходства, но сама модель не генерирует текст; длинные входы обрезаются, а качество представлений зависит от соответствия текста и задачи обучающим данным.

Карточка модели darylnigel/all-MiniLM-L6-v2 на Hugging Face совпадает с карточкой optimum/all-MiniLM-L6-v2, поэтому описание составлено по ней. optimum/all-MiniLM-L6-v2 — конверсия в формат ONNX модели sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2, разработанной в рамках проекта Hugging Face Community Week. Это компактный энкодер на архитектуре BERT с 25,9 млн параметров, который преобразует предложения и короткие абзацы в плотные векторы размерностью 384 для сравнения семантики. Метаданные указывают контекст до 512 токенов; README сообщает, что по умолчанию вход длиннее 256 word pieces обрезается. Модель предназначена для поиска по смыслу, вычисления сходства предложений и кластеризации текстов. Она обучена контрастивным методом на наборе более чем из миллиарда пар предложений, начиная с предобученной nreimers/MiniLM-L6-H384-uncased. В карточке указана поддержка английского языка. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели laowang11111/all-MiniLM-L6-v2 на Hugging Face совпадает с карточкой sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2, поэтому описание составлено по ней. all-MiniLM-L6-v2 — модель Sentence-Transformers, разработанная в ходе Community Week Hugging Face. Это дообученный энкодер на архитектуре BERT с 25,9 млн параметров: он преобразует предложения и короткие абзацы в плотные векторы размерностью 384, отражающие их семантику. Модель дообучена контрастивным методом на более чем миллиарде пар предложений из нескольких наборов данных. Модель предназначена для семантического поиска, сравнения предложений и кластеризации текстов. Она поддерживает английский язык; максимальный контекст по метаданным — 512 токенов, при этом карточка сообщает, что вход длиннее 256 WordPiece-токенов обрезается. Доступны форматы PyTorch, Safetensors, TensorFlow, ONNX и OpenVINO. Лицензия — Apache-2.0. Векторы полезны для поиска смыслового сходства, но сама модель не генерирует текст; длинные входы обрезаются, а качество представлений зависит от соответствия текста и задачи обучающим данным.

Карточка модели Renegad/all-MiniLM-L6-v2 на Hugging Face совпадает с карточкой sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2, поэтому описание составлено по ней. all-MiniLM-L6-v2 — модель Sentence-Transformers, разработанная в ходе Community Week Hugging Face. Это дообученный энкодер на архитектуре BERT с 25,9 млн параметров: он преобразует предложения и короткие абзацы в плотные векторы размерностью 384, отражающие их семантику. Модель дообучена контрастивным методом на более чем миллиарде пар предложений из нескольких наборов данных. Модель предназначена для семантического поиска, сравнения предложений и кластеризации текстов. Она поддерживает английский язык; максимальный контекст по метаданным — 512 токенов, при этом карточка сообщает, что вход длиннее 256 WordPiece-токенов обрезается. Доступны форматы PyTorch, Safetensors, TensorFlow, ONNX и OpenVINO. Лицензия — Apache-2.0. Векторы полезны для поиска смыслового сходства, но сама модель не генерирует текст; длинные входы обрезаются, а качество представлений зависит от соответствия текста и задачи обучающим данным.

Карточка модели Tusitala/all-MiniLM-L6-v2 на Hugging Face совпадает с карточкой sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2, поэтому описание составлено по ней. all-MiniLM-L6-v2 — модель Sentence-Transformers, разработанная в ходе Community Week Hugging Face. Это дообученный энкодер на архитектуре BERT с 25,9 млн параметров: он преобразует предложения и короткие абзацы в плотные векторы размерностью 384, отражающие их семантику. Модель дообучена контрастивным методом на более чем миллиарде пар предложений из нескольких наборов данных. Модель предназначена для семантического поиска, сравнения предложений и кластеризации текстов. Она поддерживает английский язык; максимальный контекст по метаданным — 512 токенов, при этом карточка сообщает, что вход длиннее 256 WordPiece-токенов обрезается. Доступны форматы PyTorch, Safetensors, TensorFlow, ONNX и OpenVINO. Лицензия — Apache-2.0. Векторы полезны для поиска смыслового сходства, но сама модель не генерирует текст; длинные входы обрезаются, а качество представлений зависит от соответствия текста и задачи обучающим данным.

all-MiniLM-L6-v2 — модель Sentence Transformers для кодирования предложений и коротких абзацев в плотные векторы размерностью 384. Она основана на MiniLM-L6-H384-uncased и дообучена командой проекта Hugging Face Community Week с помощью контрастивного обучения на более чем миллиарде пар предложений. В метаданных указаны архитектура BERT, 25,9 млн параметров и библиотека sentence-transformers. Модель предназначена для семантического поиска, сравнения смысловой близости текстов и кластеризации. Она принимает текст и выдаёт эмбеддинги; заявленная длина контекста — 512 токенов, при этом README предупреждает, что входы длиннее 256 word pieces обрезаются. Поддерживается английский язык. Лицензия — Apache-2.0; доступны форматы PyTorch, Safetensors, TensorFlow, ONNX и OpenVINO.

Это дообученная модель семейства BERT на базе all-MiniLM-L6-v2, представленная как модель Sentence-Transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384 для поиска по смыслу, сравнения текстов и кластеризации. Веса доступны в формате PyTorch; модель содержит 25,9 млн параметров и поддерживает контекст до 512 токенов. Модель подходит для семантического поиска по коллекциям текстов, группировки похожих высказываний и оценки сходства предложений. В обучении использовалась CosineSimilarityLoss. В README приведён идентификатор all-MiniLM-L6-v2-fine-tuned-epochs-1, но явно не описаны обучающие данные и целевая предметная область. Условия лицензии в доступных сведениях не приведены.

Это модель SentenceTransformer на базе энкодера BERT all-MiniLM-L6-v2, дообученная на 5 749 парах предложений с CosineSimilarityLoss. Она преобразует предложения и абзацы в нормализованные плотные векторы размерности 384 и предназначена для оценки семантического сходства, семантического поиска и задач группировки текстов. В архитектуре используются mean pooling и нормализация; метаданные указывают 25,9 млн параметров и контекст до 512 токенов, тогда как README задаёт максимальную длину последовательности 256 токенов. Модель подходит для поиска похожих предложений, обнаружения перефразирований, кластеризации и классификации текстов. Карточка и базовая модель ориентированы на английский язык; отдельная поддержка других языков не заявлена. Лицензия в предоставленных данных не указана.

zihoo дообучила sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 для представления предложений и абзацев в виде плотных семантических векторов размерностью 384. Модель основана на BERT и использует усреднение токенных представлений, после которого векторы нормализуются; сходство можно оценивать косинусной мерой. В метаданных указаны 25,9 млн параметров, библиотека Sentence Transformers и контекст до 512 токенов, а карточка модели указывает максимальную длину последовательности 350 токенов. Модель предназначена для семантического поиска и сравнения текстов, поиска перефразировок, кластеризации и извлечения признаков для классификации. README сообщает о дообучении на наборе из 160 000 примеров. Базовая модель описана каталогом как англоязычный энкодер, поэтому качество для других языков не следует предполагать без отдельной проверки. Лицензия в предоставленных данных не указана.

KhaledReda/all-MiniLM-L6-v51-pair_score — англоязычная модель Sentence Transformer, дообученная на наборе пар текстов pairs_with_scores_v43 на базе sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384; архитектура включает энкодер BERT, усредняющий пулинг токенов и нормализацию. Для оценки близости векторов используется косинусное сходство. Модель предназначена для семантического сравнения текстов и поиска: она помогает находить похожие фразы и документы, выявлять перефразирования, кластеризовать тексты и строить признаки для классификации. В метаданных указаны 25,9 млн параметров и контекст до 512 токенов; карточка модели задаёт максимальную длину последовательности 256 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors. Модель работает с английским текстом и выдаёт векторные представления, а не готовые ответы на естественном языке. Качество зависит от соответствия входных данных обучающим парам; длинные тексты следует разбивать на фрагменты. Лицензия — Apache-2.0.