I.1Поиск и навигация по информации

ru-reranker-edge-150m — русскоязычный кросс-энкодер-реранкер на архитектуре ModernBERT с 149 млн параметров, разработанный sshalimov04 на базе deepvk/RuModernBERT-base. Модель принимает пару «запрос — документ» и выдаёт один логит релевантности; её используют для повторного ранжирования кандидатов, найденных поисковой системой. Контекст базовой модели достигает 8192 токенов, однако обучение и оценка проводились при длине 512 токенов. Модель дообучена методом листвайз-дистилляции: она училась воспроизводить оценки BAAI/bge-reranker-v2-m3 для групп запросов и документов. По результатам README, на выбранных русскоязычных тестах она достигает качества, близкого к модели-учителю, при меньшем размере. Доступны веса Safetensors и экспорт ONNX; лицензия — Apache-2.0. Модель предназначена для русскоязычного поиска и ранжирования документов, включая ответы на вопросы, научные тексты и нормативные документы. Для запросов с номерами статей и другими точными совпадениями BM25 может работать лучше; в таких случаях автор рекомендует сочетать нормированные оценки BM25 и реранкера. Другие языки не тестировались, а показатели скорости зависят от рантайма и оборудования.

SauerkrautLM-Multi-ModernColBERT — многоязычная модель поиска VAGOsolutions на архитектуре ColBERT с поздним взаимодействием и основой ModernBERT. Она дообучена продолжительным предобучением модели lightonai/GTE-ModernColBERT-v1 с дистилляцией знаний от моделей переранжирования. Модель содержит 149 млн параметров, использует PyLate и принимает документы длиной до 8192 токенов и запросы до 256 токенов. Модель предназначена для семантического поиска и извлечения документов, включая поиск по многоязычным коллекциям и запросы на разных европейских языках. Она обучалась на семи языках: немецком, английском, испанском, французском, итальянском, нидерландском и португальском. ColBERT сопоставляет запрос и документ на уровне токенов с помощью MaxSim и формирует многовекторные представления для ранжирования релевантности. В README приведены результаты NanoBEIR Europe и заявлено сохранение сильных результатов английской базовой модели при расширении поддержки европейских языков. Лицензия — Apache 2.0. Показатели в карточке относятся к указанному бенчмарку и сами по себе не гарантируют качество на других коллекциях; для работы требуется совместимый стек PyLate или text-embeddings-inference.

Sensei-7B-V1 — языковая модель SciPhi для генерации ответов по результатам веб-поиска и сценариев RAG. Она дообучена на синтетических данных от OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218, основанной на Mistral-7B, и рассчитана на создание точных, снабжённых ссылками сводок по нескольким результатам поиска. Модель использует плотную архитектуру Mistral с 7,1 млрд параметров, Grouped-Query Attention, Sliding-Window Attention и токенизатор BPE с поддержкой байтов. Родной контекст составляет 32 768 токенов. На вход подают текстовый запрос и контекст поиска; модель генерирует текстовый ответ, который можно оформить в JSON с полями summary и other_queries. Карточка рекомендует использовать один поисковый запрос и также описывает подачу собственного контекста напрямую. Весовые файлы представлены в формате safetensors. Модель предназначена для интеграции в RAG-процесс с веб-поиском; результаты зависят от качества и релевантности предоставленных поисковых данных. Лицензия в доступных данных не указана.

UBC-SLIME/sparcol-large-k512-no-cls — разреженный энкодер на базе ModernBERT, обученный с библиотекой Sentence Transformers на парах предложений и абзацев. Модель преобразует текст в разреженный вектор размерности 512; сходство оценивается функцией ColBERT. В карточке указан максимальный размер последовательности 512 токенов, а метаданные указывают контекст до 8192 токенов и 394,7 млн параметров. Модель предназначена для семантического поиска и разреженного извлечения релевантных текстов. Её можно использовать для индексации документов и поиска по запросам, сопоставляя представления текстов в векторном пространстве. Репозиторий содержит веса safetensors; отдельная лицензия в предоставленных данных не приведена.

SPLADE-BERT-Mini-BS256-distil — разреженный текстовый энкодер, дообученный Yosefw на базе yosefw/SPLADE-BERT-Mini-BS256 с использованием Sentence Transformers. Он преобразует предложения и абзацы в разреженные векторы размерности 30 522, пригодные для семантического поиска и разреженного поиска документов; сходство оценивается скалярным произведением. Архитектура сочетает BERT с маскированным языковым моделированием и SPLADE pooling с max-пулингом и ReLU. Модель принимает последовательности длиной до 512 токенов и содержит около 12 млн параметров. Модель подходит для кодирования запросов и документов в поисковых системах и информационно-поисковых приложениях. В README приведены метрики dot_accuracy@1 0,5018, @3 0,8286 и @5 0,9194; также указано обучение на наборе из 1 млн примеров с запросами, релевантными и нерелевантными текстами. Языки обучения или целевые языки в доступных данных явно не названы. Репозиторий содержит веса safetensors и использует библиотеку sentence-transformers; сведения о лицензии отсутствуют.

SPLADE CoCondenser SelfDistil — разреженный энкодер для поиска по предложениям и абзацам. Модель на базе Luyu/co-condenser-marco использует архитектуру BERT с MLM-преобразователем и max-пулингом SPLADE; она преобразует текст в разреженные векторы размерности 30 522, сравниваемые скалярным произведением. Максимальная длина входа — 512 токенов, а для воспроизведения оценки в README использовалось ограничение 256 токенов. Модель предназначена для семантического поиска и разреженного извлечения пассажей, включая расширение запросов и документов. В тесте MS MARCO dev в README указаны MRR@10 37,6 и R@1000 98,4. Репозиторий предоставляет веса PyTorch и использует библиотеку Sentence Transformers; лицензия CC BY-NC-SA 4.0 ограничивает коммерческое использование и требует соблюдения условий атрибуции и распространения производных материалов.

tomaarsen/splade-modernbert-base-miriad — это разреженный SPLADE-энкодер, дообученный на парах «вопрос–фрагмент текста» из набора MIRIAD с помощью библиотеки Sentence Transformers. В основе лежит encoder-only ModernBERT-base на 149 млн параметров; модель преобразует предложения и абзацы в разреженные векторы размерностью 50 368, сопоставляемые скалярным произведением. Модель предназначена для семантического поиска и разреженного извлечения релевантных текстов, в том числе для поиска фрагментов по запросу. Она поддерживает последовательности до 8 192 токенов и обучена для английского языка. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

SPLADE-v3 — разреженный энкодер для поиска, опубликованный Naver. Модель основана на naver/splade-cocondenser-selfdistil и дообучена на коллекции MS MARCO без заголовков с использованием KL-Div и MarginMSE; для каждого запроса использовалось восемь негативных примеров. Энкодер на архитектуре BERT с языковой моделью маскированных токенов преобразует предложения и абзацы в разреженные векторы размерности 30 522. Максимальная длина входа — 512 токенов, функция сходства — скалярное произведение. Модель предназначена для семантического поиска и разреженного извлечения документов; в README приведены результаты на MS MARCO и BEIR-13. Доступна в формате PyTorch через Sentence Transformers. Лицензия CC BY-NC-SA 4.0 допускает использование с указанием авторства и на условиях распространения производных материалов на той же лицензии, но некоммерчески.

Это модель Sentence Transformers на базе XLM-RoBERTa, дообученная из lighteternal/stsb-xlm-r-greek-transfer командой IoannisKat1. Она преобразует текстовые предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 для семантического поиска, извлечения информации и сопоставления текстов; сходство оценивается косинусной мерой. Модель поддерживает усечение вектора до меньших размерностей, что позволяет выбирать компромисс между размером представления и качеством поиска. Обучение выполнено на 4 268 парах текстов с функцией MatryoshkaLoss и MultipleNegativesRankingLoss. В примерах обучающих данных есть греческие вопросы и ответы, а карточка указывает английский как язык модели; базовая модель предназначена для английского и греческого. Максимальная длина последовательности в README — 400 токенов, а метаданные указывают контекст до 514 токенов. Модель принимает и выдаёт текстовые представления в виде векторов. Лицензия — Apache-2.0.

Tarka-AIR разработала Tarka-Embedding-350M-V1 — плотную текстовую embedding-модель семейства LFM2 Bidirectional с размером около 350 млн параметров. Она преобразует текст в векторы размерности 1024 для семантического поиска, сравнения текстов и извлечения документов в RAG-системах. Модель предназначена для общего понимания текста и поддерживает английский, арабский, китайский, французский, немецкий, японский, корейский и испанский языки. Контекст достигает 128 тысяч токенов, однако README отмечает оптимальную работу на входах короче 4 тысяч токенов. Модель обучена методом дистилляции знаний без меток на текстовом корпусе объёмом около 2 млрд токенов; в ходе обучения динамическая выборка охватила менее 1 млрд токенов. Для запуска доступны веса в формате safetensors. README рекомендует Flash Attention и bfloat16 для лучшей производительности. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверить с лицензией и файлами репозитория перед внедрением.

mlx-community/tasksource-ModernBERT-base-embed-bf16 — англоязычная encoder-only модель эмбеддингов на архитектуре ModernBERT, подготовленная сообществом mlx-community в формате MLX для использования с mlx-embeddings. Это преобразованная версия tasksource/ModernBERT-base-embed; исходная модель дообучена на основе answerdotai/ModernBERT-base и предназначена для извлечения признаков и оценки сходства предложений. Модель содержит 149 млн параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 8192 токенов. Её можно применять для семантического поиска, сопоставления запросов с документами, поиска ответов и ранжирования текстов по смысловой близости. Английский язык подтверждён карточкой модели; обучение включало наборы данных для поиска, сходства предложений и вывода на естественном языке. Модель распространяется в формате safetensors, а README указывает на применение через mlx-embeddings. Лицензия в предоставленных данных не указана.

TomoroAI tomoro-colqwen3-embed-4b — мультимодальная модель для поиска по визуальным документам, созданная на основе Qwen3-VL-4B-Instruct. В README указано, что модель объединена с Qwen3-Embedding-4B и дообучена на наборах данных для визуального поиска. Архитектура ColQwen3 использует позднее взаимодействие в стиле ColPali и проекционную голову размерностью 320 для создания многовекторных представлений текста и визуальных материалов. Модель предназначена для поиска изображений страниц документов, PDF и коротких видео по текстовому запросу. Для страницы поддерживается до 1280 визуальных токенов, для видео рекомендовано до 5120; текстовые запросы ограничены контекстом базовой модели. README сообщает о конкурентных результатах на бенчмарках ViDoRe V1–V3 на английском и многоязычных данных, а также о меньшем размере эмбеддингов по сравнению с некоторыми полноразмерными моделями ColPali. Доступ к весам предоставляется по лицензии Apache-2.0.

TomoroAI/tomoro-colqwen3-embed-4b — мультимодальная модель встраиваний Tomoro AI для поиска визуальных документов по текстовым запросам. Она дообучена на основе Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct и объединяет текстовое представление с обработкой изображений; архитектура ColQwen3 использует многовекторные эмбеддинги и позднее взаимодействие MaxSim для ранжирования релевантности. Модель кодирует текстовые запросы и страницы документов в виде изображений, включая страницы PDF, а также короткие видео. В README заявлена поддержка до 1 280 визуальных токенов на страницу и до 5 120 на видео; проекция имеет размерность 320. Авторы сообщают о конкурентных результатах на ViDoRe V1–V3, в том числе на мультиязычных наборах. Лицензия — Apache-2.0.

TomoroAI/tomoro-colqwen3-embed-8b — мультимодальная модель эмбеддингов для поиска по визуальным документам, созданная TomoroAI на основе Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct. Модель дообучена на наборах данных для поиска по документам и использует подход ColPali с поздним взаимодействием векторов и оценкой MaxSim. Архитектура включает вариант Qwen3-VL на 8 млрд параметров и проекционную голову размерностью 320. Модель кодирует текстовые запросы и изображения документов, включая страницы PDF, в многовекторные представления для поиска по содержимому страниц; также поддерживается поиск по коротким видео. Для страницы допускается до 1280 визуальных токенов, для видео — до 5120. README сообщает о конкурентных результатах на ViDoRe V1–V3 на английском и нескольких языках; модель предназначена для извлечения релевантных документов, а не для генерации ответов. Входы включают текст и изображения, а в сценариях поиска по коротким видеороликам — видео; выход — векторные представления и оценки релевантности. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0. Для загрузки в README используется trust_remote_code=True, а пример запуска предусматривает значительные вычислительные ресурсы для модели на 8 млрд параметров.

topk-embed-v1-small — мультимодальная модель извлечения TopK размером 2 млрд параметров, предназначенная для поиска по текстовым документам и изображениям страниц, включая сканы, отчёты и презентации. Она использует позднее взаимодействие: формирует несколько векторов для токенов текста или фрагментов изображения, а затем оценивает релевантность запросов и документов с помощью суммирования MaxSim. Разработчик — TopK, согласно названию и README. Модель рассчитана на retrieval-сценарии с текстовыми запросами и документами на разных языках. В README приведены оценки на восьми наборах ViDoRe v3, включая поиск по изображениям страниц и соответствующему тексту Markdown, а также нативные и межъязыковые запросы. Полная ширина векторов составляет 2048 измерений; доступны префиксные размерности Matryoshka от 64 до 2048. В метаданных указана дообученная база Qwen/Qwen3.5-2B, библиотека Sentence Transformers, формат safetensors и лицензия Apache-2.0. Для запуска README требует CUDA GPU с поддержкой bfloat16 (Ampere или новее).

t-tech_T-Search-GGUF — это GGUF-квантизированная версия модели T-Search, разработанной t-tech и подготовленной bartowski с использованием llama.cpp. Модель относится к классу Mixture-of-Experts с заявленным размером 35B и примерно 3B активных параметров, а также содержит MTP-слои для ускорения генерации посредством self-speculative decoding. Модель предназначена для агентного поиска, информационного поиска, retrieval-задач, RAG, использования инструментов и function calling. Она поддерживает английский и русский языки. В README указаны возможности запуска через llama.cpp, ramalama, LM Studio, koboldcpp, Jan AI и другие совместимые приложения. Для активации MTP в llama.cpp требуется параметр --spec-type draft-mtp. Доступно множество вариантов квантизации — от BF16 размером около 71 ГБ до компактных IQ3 и Q3-разновидностей, а также рекомендуемых Q4–Q6 вариантов. Более качественные квантизации обеспечивают лучшее сохранение характеристик, тогда как компактные требуют меньше оперативной памяти, но снижают качество. Для модели не указан размер контекста, поэтому его характеристики в этом отношении неизвестны. Лицензия — Apache-2.0.

Alibaba-NLP/UEmbed-9B — мультимодальная модель эмбеддингов на базе декодерной архитектуры Qwen3.5 с 9 млрд параметров. Она за один проход формирует плотные векторы и разреженные SPLADE-представления, пригодные для поиска по смыслу и по лексическим совпадениям. Модель принимает текст, изображения, видео и смешанные входы, представляя их в общем пространстве поиска. Модель предназначена для построения текстовых и мультимодальных поисковых систем, включая поиск по изображениям и визуальным документам. Плотные нормализованные векторы подходят для семантического поиска, а разреженные активации связаны с терминами словаря и могут использоваться в обратном индексе. Согласно карточке, модель обучена на 3,94 млн публичных примеров, включая данные для текстового и мультимодального поиска. Репозиторий использует библиотеку Transformers и формат safetensors; лицензия — CC BY 4.0.

vectorizer-v1-S-multilingual — модель-векторизатор компании Sinequa для преобразования запросов и текстовых фрагментов в эмбеддинги, предназначенные для поиска релевантных фрагментов в векторном индексе. Она построена на компактной архитектуре BERT-Small; в README указано 39 млн параметров, а в метаданных Hugging Face — 42,4 млн. Модель принимает текст и возвращает векторные представления. Контекст ограничен 512 токенами. Модель обучалась на парах «запрос — фрагмент» с внутрипакетными негативными примерами и датасете Natural Questions, включая переводы на поддерживаемые языки. Она обучена и протестирована для английского, французского, немецкого и испанского языков, нечувствительна к регистру и диакритическим знакам. По README, средний Recall@100 на 14 наборах BEIR составил 0,448; на MIRACL приведены результаты для французского, немецкого и испанского. Для FP16 и FP32 указаны требования к видеопамяти 300 и 600 МиБ соответственно. Лицензия в предоставленных данных не указана.

deepset/xlm-roberta-base-squad2-distilled — многоязычная модель для извлекающего ответа на вопросы, разработанная deepset с помощью дистилляции в Haystack. Учитель модели — deepset/xlm-roberta-large-squad2; обучение и оценка проводились на SQuAD 2.0. Модель содержит 305,2 млн параметров, построена на архитектуре XLM-RoBERTa и принимает контекст длиной до 514 токенов. Модель находит ответ на вопрос непосредственно во входном тексте и подходит для поиска ответов в документах, в том числе в конвейерах Haystack. Она поддерживает несколько языков, но карточка не перечисляет их по отдельности. Лицензия — MIT. Оценка в карточке приведена для SQuAD 2.0; качество на других языках и типах текстов может отличаться.

Zen Embedding — текстовая модель для построения плотных эмбеддингов, опубликованная zenlm как часть линейки Zen. Она перепакована из Qwen/Qwen3-Embedding-8B и не обучалась с нуля; репозиторий содержит веса в формате safetensors и рассчитан на использование с библиотекой Sentence Transformers. Модель предназначена для поиска по смыслу, dense retrieval и систем RAG, где документы и запросы кодируются в векторы для поиска релевантного содержимого. Метаданные указывают 7,6 млрд параметров и контекст до 40 960 токенов; среди языков карточки отмечены английский и китайский. Лицензия — Apache-2.0. Ограничения: карточка не приводит результатов сравнительных тестов качества или подробных рекомендаций по эксплуатации.

Zeta Alpha разработала Zeta-Alpha-E5-Mistral — модель эмбеддингов на 7,1 млрд параметров, дообученную на основе intfloat/e5-mistral-7b-instruct и специализированную на поиске и извлечении информации. Модель использует плотную архитектуру Mistral и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для построения текстовых представлений и задач поиска по смыслу, включая сравнение предложений и ранжирование кандидатов по релевантности. Для запросов следует применять формат инструкционного префикса E5: «Instruct: … Query: …». Доступны полные веса и LoRA-веса. В README также упоминается набор NanoBEIR для оценки поиска. Карточка указывает английский язык и лицензию MIT. Ограничения: настройка ориентирована на retrieval, поэтому модель не предназначена для генерации ответов; для запросов важно соблюдать форматирование E5.

Карточка модели avsolatorio/01-100-10-1-2-2-0-0-cls-normed-384-512_GIST_BAAI_bge-small-en-v1.5-20240204044729-best на Hugging Face совпадает с карточкой avsolatorio/01-100-31-1-2-2-0-0-cls-normed-384-512_GIST_BAAI_bge-small-en-v1.5-20240207031328-best, поэтому описание составлено по ней. Это англоязычная модель для получения плотных векторных представлений текста на основе BAAI/bge-small-en-v1.5. Репозиторий размещён в пространстве имён avsolatorio; по идентификатору модели и карточке это производная версия BGE, однако карточка не описывает конкретные изменения или способ обучения этой версии. Модель предназначена для поиска семантически близких текстов и формирования эмбеддингов для систем поиска и retrieval-augmented generation (RAG). Архитектура — BERT, около 40 млн параметров; максимальная длина контекста — 512 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — MIT. Модель ориентирована на английский язык. Эмбеддинги подходят для поиска кандидатов, но README рекомендует при необходимости повышать точность выдачи с помощью отдельного reranker. Карточка также отмечает, что оценка сходства сама по себе не является калиброванной вероятностью семантической близости.

Карточка модели avsolatorio/01-100-11-1-2-2-0-0-cls-normed-384-512_GIST_BAAI_bge-small-en-v1.5-20240202154404-best на Hugging Face совпадает с карточкой avsolatorio/01-100-31-1-2-2-0-0-cls-normed-384-512_GIST_BAAI_bge-small-en-v1.5-20240207031328-best, поэтому описание составлено по ней. Это англоязычная модель для получения плотных векторных представлений текста на основе BAAI/bge-small-en-v1.5. Репозиторий размещён в пространстве имён avsolatorio; по идентификатору модели и карточке это производная версия BGE, однако карточка не описывает конкретные изменения или способ обучения этой версии. Модель предназначена для поиска семантически близких текстов и формирования эмбеддингов для систем поиска и retrieval-augmented generation (RAG). Архитектура — BERT, около 40 млн параметров; максимальная длина контекста — 512 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — MIT. Модель ориентирована на английский язык. Эмбеддинги подходят для поиска кандидатов, но README рекомендует при необходимости повышать точность выдачи с помощью отдельного reranker. Карточка также отмечает, что оценка сходства сама по себе не является калиброванной вероятностью семантической близости.

Карточка модели avsolatorio/01-100-11-1-2-2-0-0-cls-normed-384-512_GIST_BAAI_bge-small-en-v1.5-20240202154404-latest на Hugging Face совпадает с карточкой avsolatorio/01-100-31-1-2-2-0-0-cls-normed-384-512_GIST_BAAI_bge-small-en-v1.5-20240207031328-best, поэтому описание составлено по ней. Это англоязычная модель для получения плотных векторных представлений текста на основе BAAI/bge-small-en-v1.5. Репозиторий размещён в пространстве имён avsolatorio; по идентификатору модели и карточке это производная версия BGE, однако карточка не описывает конкретные изменения или способ обучения этой версии. Модель предназначена для поиска семантически близких текстов и формирования эмбеддингов для систем поиска и retrieval-augmented generation (RAG). Архитектура — BERT, около 40 млн параметров; максимальная длина контекста — 512 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — MIT. Модель ориентирована на английский язык. Эмбеддинги подходят для поиска кандидатов, но README рекомендует при необходимости повышать точность выдачи с помощью отдельного reranker. Карточка также отмечает, что оценка сходства сама по себе не является калиброванной вероятностью семантической близости.

Карточка модели avsolatorio/01-100-11-1-2-2-0-0-cls-normed-384-512_GIST_BAAI_bge-small-en-v1.5-20240202160129-best на Hugging Face совпадает с карточкой avsolatorio/01-100-31-1-2-2-0-0-cls-normed-384-512_GIST_BAAI_bge-small-en-v1.5-20240207031328-best, поэтому описание составлено по ней. Это англоязычная модель для получения плотных векторных представлений текста на основе BAAI/bge-small-en-v1.5. Репозиторий размещён в пространстве имён avsolatorio; по идентификатору модели и карточке это производная версия BGE, однако карточка не описывает конкретные изменения или способ обучения этой версии. Модель предназначена для поиска семантически близких текстов и формирования эмбеддингов для систем поиска и retrieval-augmented generation (RAG). Архитектура — BERT, около 40 млн параметров; максимальная длина контекста — 512 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — MIT. Модель ориентирована на английский язык. Эмбеддинги подходят для поиска кандидатов, но README рекомендует при необходимости повышать точность выдачи с помощью отдельного reranker. Карточка также отмечает, что оценка сходства сама по себе не является калиброванной вероятностью семантической близости.

Карточка модели avsolatorio/01-100-11-1-2-2-0-0-cls-normed-384-512_GIST_BAAI_bge-small-en-v1.5-20240208121054-best на Hugging Face совпадает с карточкой avsolatorio/01-100-31-1-2-2-0-0-cls-normed-384-512_GIST_BAAI_bge-small-en-v1.5-20240207031328-best, поэтому описание составлено по ней. Это англоязычная модель для получения плотных векторных представлений текста на основе BAAI/bge-small-en-v1.5. Репозиторий размещён в пространстве имён avsolatorio; по идентификатору модели и карточке это производная версия BGE, однако карточка не описывает конкретные изменения или способ обучения этой версии. Модель предназначена для поиска семантически близких текстов и формирования эмбеддингов для систем поиска и retrieval-augmented generation (RAG). Архитектура — BERT, около 40 млн параметров; максимальная длина контекста — 512 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — MIT. Модель ориентирована на английский язык. Эмбеддинги подходят для поиска кандидатов, но README рекомендует при необходимости повышать точность выдачи с помощью отдельного reranker. Карточка также отмечает, что оценка сходства сама по себе не является калиброванной вероятностью семантической близости.

Карточка модели avsolatorio/01-100-11-1-2-2-0-0-cls-normed-384-512_GIST_BAAI_bge-small-en-v1.5-20240209145252-best на Hugging Face совпадает с карточкой avsolatorio/01-100-31-1-2-2-0-0-cls-normed-384-512_GIST_BAAI_bge-small-en-v1.5-20240207031328-best, поэтому описание составлено по ней. Это англоязычная модель для получения плотных векторных представлений текста на основе BAAI/bge-small-en-v1.5. Репозиторий размещён в пространстве имён avsolatorio; по идентификатору модели и карточке это производная версия BGE, однако карточка не описывает конкретные изменения или способ обучения этой версии. Модель предназначена для поиска семантически близких текстов и формирования эмбеддингов для систем поиска и retrieval-augmented generation (RAG). Архитектура — BERT, около 40 млн параметров; максимальная длина контекста — 512 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — MIT. Модель ориентирована на английский язык. Эмбеддинги подходят для поиска кандидатов, но README рекомендует при необходимости повышать точность выдачи с помощью отдельного reranker. Карточка также отмечает, что оценка сходства сама по себе не является калиброванной вероятностью семантической близости.

Карточка модели avsolatorio/01-100-11-1-2-2-0-0-cls-normed-384-512_GIST_BAAI_bge-small-en-v1.5-20240210215734-best на Hugging Face совпадает с карточкой avsolatorio/01-100-31-1-2-2-0-0-cls-normed-384-512_GIST_BAAI_bge-small-en-v1.5-20240207031328-best, поэтому описание составлено по ней. Это англоязычная модель для получения плотных векторных представлений текста на основе BAAI/bge-small-en-v1.5. Репозиторий размещён в пространстве имён avsolatorio; по идентификатору модели и карточке это производная версия BGE, однако карточка не описывает конкретные изменения или способ обучения этой версии. Модель предназначена для поиска семантически близких текстов и формирования эмбеддингов для систем поиска и retrieval-augmented generation (RAG). Архитектура — BERT, около 40 млн параметров; максимальная длина контекста — 512 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — MIT. Модель ориентирована на английский язык. Эмбеддинги подходят для поиска кандидатов, но README рекомендует при необходимости повышать точность выдачи с помощью отдельного reranker. Карточка также отмечает, что оценка сходства сама по себе не является калиброванной вероятностью семантической близости.

Карточка модели avsolatorio/01-100-11-1-2-2-0-0-cls-normed-384-512_GIST_BAAI_bge-small-en-v1.5-20240216212814-best на Hugging Face совпадает с карточкой avsolatorio/01-100-31-1-2-2-0-0-cls-normed-384-512_GIST_BAAI_bge-small-en-v1.5-20240207031328-best, поэтому описание составлено по ней. Это англоязычная модель для получения плотных векторных представлений текста на основе BAAI/bge-small-en-v1.5. Репозиторий размещён в пространстве имён avsolatorio; по идентификатору модели и карточке это производная версия BGE, однако карточка не описывает конкретные изменения или способ обучения этой версии. Модель предназначена для поиска семантически близких текстов и формирования эмбеддингов для систем поиска и retrieval-augmented generation (RAG). Архитектура — BERT, около 40 млн параметров; максимальная длина контекста — 512 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — MIT. Модель ориентирована на английский язык. Эмбеддинги подходят для поиска кандидатов, но README рекомендует при необходимости повышать точность выдачи с помощью отдельного reranker. Карточка также отмечает, что оценка сходства сама по себе не является калиброванной вероятностью семантической близости.

Карточка модели avsolatorio/01-100-11-2-2-2-0-0-cls-normed-384-512_GIST_BAAI_bge-small-en-v1.5-20240214001106-best на Hugging Face совпадает с карточкой avsolatorio/01-100-31-1-2-2-0-0-cls-normed-384-512_GIST_BAAI_bge-small-en-v1.5-20240207031328-best, поэтому описание составлено по ней. Это англоязычная модель для получения плотных векторных представлений текста на основе BAAI/bge-small-en-v1.5. Репозиторий размещён в пространстве имён avsolatorio; по идентификатору модели и карточке это производная версия BGE, однако карточка не описывает конкретные изменения или способ обучения этой версии. Модель предназначена для поиска семантически близких текстов и формирования эмбеддингов для систем поиска и retrieval-augmented generation (RAG). Архитектура — BERT, около 40 млн параметров; максимальная длина контекста — 512 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — MIT. Модель ориентирована на английский язык. Эмбеддинги подходят для поиска кандидатов, но README рекомендует при необходимости повышать точность выдачи с помощью отдельного reranker. Карточка также отмечает, что оценка сходства сама по себе не является калиброванной вероятностью семантической близости.