I.1Поиск и навигация по информации

nickprock/stsbm-sentence-flare-it — модель sentence-transformers на архитектуре XLM-RoBERTa, разработанная для представления предложений и абзацев в виде плотных векторов размерности 384. Её можно использовать для поиска семантически близких текстов, кластеризации и сравнения предложений по смыслу. Модель обучена с функцией потерь CosineSimilarityLoss; в метаданных указан датасет stsb_multi_mt и язык итальянский. Размер модели — 19,8 млн параметров, контекст — до 514 токенов. Для использования доступны форматы PyTorch и Safetensors, лицензия Apache-2.0.

Модель yjoonjang/stsb-quora-distilroberta-linear-merge — демонстрационное линейное слияние двух англоязычных Cross-Encoder-моделей на базе DistilRoBERTa: cross-encoder/stsb-distilroberta-base и cross-encoder/quora-distilroberta-base. Разработчик объединил их веса методом linear с коэффициентами 0,5 и 0,5; это пример работы функции слияния CrossEncoder в Sentence Transformers, а не выпуск модели, специально настроенной под отдельную задачу. Модель предназначена для оценки и ранжирования пар текстов по семантической близости, в частности для сценариев семантического сходства и поиска похожих вопросов. Архитектура — RobertaForSequenceClassification, размер — 95,2 млн параметров, максимальный родной контекст — 514 токенов. Модель принимает текстовые пары и выдаёт оценки релевантности или сходства. Доступны форматы safetensors, Flax и OpenVINO. Это демонстрационная объединённая модель; README не приводит результатов оценки качества, поэтому её пригодность для конкретной задачи следует проверять отдельно. Лицензия в предоставленных данных не указана.

cross-encoder/stsb-roberta-base — англоязычный cross-encoder на базе RoBERTa, дообученный библиотекой SentenceTransformers на наборе STS Benchmark для оценки семантического сходства двух предложений. Модель принимает пару текстов и выдаёт оценку сходства от 0 до 1; её используют для ранжирования кандидатов по близости смысла и сравнения формулировок. Модель основана на FacebookAI/roberta-base, содержит 151,8 млн параметров и поддерживает контекст до 514 токенов. Для инференса доступны форматы PyTorch, Safetensors, ONNX, OpenVINO и Flax. Лицензия — Apache-2.0. Модель специализирована на оценке пар предложений на английском языке; её оценки не следует трактовать как универсальную меру качества или фактической истинности текстов. Длинные входы ограничены доступным контекстом.

PM-AI/sts_paraphrase_xlm-roberta-base_de-en — модель XLM-RoBERTa для оценки семантического сходства предложений на немецком и английском языках. Разработчик дообучил её на парах предложений из STSb, SICK и Priya22, используя функцию потерь косинусного сходства; модель принимает немецкие, английские и смешанные пары текстов и формирует эмбеддинги для сравнения по cosine similarity. Модель предназначена для семантического поиска, ранжирования результатов по смысловой близости, поиска перефразирований и межъязыкового поиска между немецкими и английскими текстами. README приводит результаты оценки на указанных наборах данных и рекомендует использовать модель через библиотеку Sentence Transformers. Архитектура — XLM-RoBERTa, размер — 305,2 млн параметров, контекст — до 514 токенов. Лицензия — MIT. По описанию обучения, базой для STS-дообучения служит PM-AI/paraphrase-distilroberta-base-v2_de-en, ранее полученная дистилляцией модели paraphrase-distilroberta-base-v1 для поддержки немецкого языка. Оценка проводилась на ограниченных наборах предложений, описанных как преимущественно простые; качество на иных типах текстов и за пределами немецкого и английского языков не подтверждено.

princeton-nlp/sup-simcse-roberta-base — модель эмбеддингов предложений, разработанная командой Princeton NLP в рамках SimCSE. Это вариант SimCSE с учителем: RoBERTa-base дообучена на наборах данных для вывода на естественном языке, чтобы получать векторы предложений, отражающие их смысловое сходство. Модель предназначена для построения эмбеддингов, сравнения семантической близости текстов и поиска похожих предложений. В опубликованном авторами сравнении она достигла среднего результата 82,52 на задачах семантического сходства предложений. Модель основана на RoBERTa, содержит около 151,8 млн параметров и принимает текст длиной до 514 токенов. Модель возвращает векторные представления, а не готовые ответы на вопросы или сгенерированный текст. Основная карточка и материалы проекта не подтверждают поддержку русского языка, поэтому не следует считать её русскоязычной без отдельной проверки. Файлы доступны в форматах PyTorch и Flax; лицензию по доступным источникам надёжно установить не удалось.

tevatron-elastic-bert-reranker-plain — англоязычный реранкер на базе google-bert/bert-base-uncased, обученный с помощью Tevatron-Elastic. Это полный базовый вариант чекпойнта для оси plain: он предназначен для повторного ранжирования найденных документов по запросу и выбора рабочего режима в рамках подхода сжатия по глубине, ширине и токенам. Модель содержит 136,7 млн параметров, принимает текстовые запросы и фрагменты документов с префиксами query: и passage:, поддерживает контекст до 512 токенов и распространяется в формате safetensors для Transformers. В README указан результат 0,462 nDCG@10 на BEIR-15; чекпойнт выпущен как ресурс для воспроизводимости исследования, а не как заявка на передовое качество. Лицензия — Apache-2.0.

MonkeeZhang/text2vec — модель для вычисления сходства между предложениями. По карточке она создана на основе модели, в которой MacBERT заменён на LERT, при сохранении остальных условий обучения. Архитектура — плотная модель BERT с 424,3 млн параметров; она принимает текст и рассчитана на контекст до 512 токенов. Модель подходит для сравнения текстовых фрагментов по смыслу. В карточке указан китайский язык и лицензия Apache-2.0. README не содержит подробностей об обучении или оценке качества.

text2vec-bge-large-chinese-i1-GGUF — это квантизированная в формате GGUF версия модели shibing624/text2vec-bge-large-chinese. Базовая модель разработана пользователем или организацией shibing624, а квантизацию выполнил mradermacher. Модель предназначена для получения векторных представлений текста, извлечения признаков и оценки семантического сходства предложений, прежде всего на китайском языке. В репозитории представлены варианты квантизации IQ и Q разных уровней, преимущественно размером около 0,2–0,4 ГБ. Для отдельных вариантов указаны компромиссы между размером, скоростью и качеством; рекомендуются i1-Q4_K_S и i1-Q4_K_M, тогда как некоторые низкобитные варианты имеют очень низкое качество. Архитектура, число параметров, размер контекста и точная размерность эмбеддингов в README не указаны. Данных о поддержке других модальностей или языков, кроме заявленного китайского, нет. Модель подходит для локального семантического поиска, кластеризации, сопоставления текстов и других задач, где нужны текстовые эмбеддинги. Основное преимущество — компактные GGUF-варианты, позволяющие выбирать баланс между ресурсами и качеством. Ограничения связаны с потерями качества при агрессивной квантизации, а также с отсутствием подробных сведений о характеристиках и результатах оценки. Лицензия базовой модели указана как Apache-2.0.

Sayan01/tiny-bert-qnli-distilled — компактная дистиллированная модель семейства BERT, опубликованная пользователем Sayan01 на Hugging Face. Она предназначена для классификации пар текстов в задаче QNLI и может использоваться через Transformers как модель text-classification для sequence classification. Модель имеет около 15,6 млн параметров, архитектурную основу BERT и максимальную длину входа 512 токенов. Она ориентирована на английский язык и подходит для определения отношения между вопросом и текстовым фрагментом, например для проверки, содержит ли фрагмент ответ на вопрос. Компактный размер упрощает локальный запуск и снижает требования к ресурсам, но модель специализирована на классификации, не генерирует ответы и не предназначена для произвольного многоязычного применения. Сведения о лицензии в доступных источниках не установлены.

Tool-Star-Qwen-3B — дообученная модель на базе Qwen2.5-3B-Instruct, разработанная авторами фреймворка Tool-Star. Она предназначена для пошагового рассуждения с самостоятельным вызовом нескольких внешних инструментов и обменом результатами между ними. Модель использует архитектуру Qwen2, содержит 3,1 млрд параметров и принимает текст; контекст — до 32 768 токенов. Карточка указывает поддержку английского языка, интерфейс вызова инструментов и оценку по точности. Модель подходит для диалоговых сценариев, где нужно разбить задачу на шаги, обратиться к доступным инструментам и использовать их ответы при дальнейшем рассуждении. Обучение включало начальную тонкую настройку и обучение с подкреплением для улучшения многоинструментального взаимодействия. Веса опубликованы в формате Safetensors; лицензия — MIT.

Jealk/TTC-L2V-supervised-2 — модель эмбеддингов предложений, разработанная Jesper Alkestrup из The Tech Collective. Она дообучена методом LLM2Vec на базе AI-Sweden-Models/Llama-3-8B-instruct и использует двунаправленный энкодер Llama с инструкционно-ориентированным mean pooling. Модель предназначена для преобразования датских, шведских и норвежских текстов в векторы для поиска и сравнения предложений; карточка также указывает поддержку извлечения признаков и кластеризации текста. Модель содержит 7,5 млрд параметров, работает с контекстом до 8192 токенов и доступна в формате safetensors через библиотеку sentence-transformers. Для загрузки требуется разрешить trust_remote_code, поскольку репозиторий содержит пользовательские модули энкодера и pooling. Указанная лицензия — MIT. Полная версия в bfloat16 требует около 14 ГБ памяти; варианты с 8- и 4-битной квантизацией требуют примерно 8 и 5 ГБ соответственно, но качество квантизированных вариантов не оценивалось.

newmindai/TurkEmbed4STS — модель Sentence Transformers, разработанная newmindai путём дообучения Alibaba-NLP/gte-multilingual-base на турецком наборе all-nli-tr. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 для сравнения смысловой близости по косинусному сходству; также подходит для семантического поиска, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. В README указана максимальная длина последовательности 512 токенов, а метаданные каталога сообщают о контексте базовой архитектуры до 8192 токенов. Модель ориентирована на турецкий язык. Для обучения использованы функции потерь MatryoshkaLoss, MultipleNegativesRankingLoss и CoSENTLoss; приведены результаты оценивания на наборах для сходства предложений и триплетах. Веса опубликованы в формате safetensors и используются библиотекой sentence-transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

princeton-nlp/unsup-simcse-roberta-large — модель Princeton NLP для получения векторных представлений предложений. Она основана на архитектуре RoBERTa-large и обучена в рамках метода SimCSE без разметки: к одному и тому же предложению применяются разные маскирования dropout, чтобы обучать устойчивые семантические embedding-представления. Разработчики — исследователи Princeton NLP, включая Tianyu Gao, Xingcheng Yao и Danqi Chen. Модель предназначена для сравнения семантической близости текстов, поиска похожих предложений, sentence retrieval, кластеризации и построения признаков для последующих NLP-задач. Она работает как encoder и feature-extraction модель, а не как генеративная система. Для получения embedding обычно используется представление токена CLS; для unsupervised SimCSE разработчики рекомендуют вариант без дополнительного pooler-преобразования. Максимальная длина входа в конфигурации токенизатора — 512 токенов. Обучение выполнялось на предложениях из English Wikipedia, поэтому модель ориентирована прежде всего на английский язык и не является мультиязычной. В опубликованном авторами списке модель получила средний результат 78.90 на задачах semantic textual similarity (STS), что характеризует её пригодность для оценки семантического сходства. Ограничения включают зависимость качества от языка, домена и способа pooling, ограничение длины входа и отсутствие возможностей генерации текста. На странице репозитория отдельная лицензия для этого чекпойнта не указана, поэтому условия использования следует проверять по исходному репозиторию и базовой модели RoBERTa.

victormuryn/use-combined-no-pt — модель Sentence Transformers, дообученная на базе paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2 для создания эмбеддингов украинских предложений. Она использует архитектуру XLM-RoBERTa с плотным представлением, содержит 305,2 млн параметров и принимает текстовые последовательности длиной до 514 токенов. Модель обучена на корпусе украинских текстов UberText 2.0 с контрастивной целью и комбинированными стратегиями аугментации без pool targets. Она предназначена для сравнения смысла предложений и абзацев, семантического поиска и кластеризации; полученные векторы можно использовать в приложениях на Sentence Transformers. Поддерживает многоязычные входные данные, при этом обучение ориентировано на украинский язык. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Показатели качества и ограничения по областям применения в карточке не приведены; качество на языках, отличных от украинского, отдельно не охарактеризовано.

victormuryn/use-combined-pt — модель Sentence Transformers, дообученная на базе sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2 для получения векторных представлений украинских предложений. Она использует архитектуру XLM-RoBERTa с плотным энкодером, контрастивную цель обучения и комбинированные стратегии аугментации с pool targets. Размер модели — 305,2 млн параметров, максимальная длина контекста — 514 токенов. Модель предназначена для семантического сравнения предложений и получения эмбеддингов украинского текста; их можно использовать для поиска похожих фраз, кластеризации и других сценариев, где нужно сравнивать смысл текстов. Обучение проводилось на корпусе UberText 2.0. Базовая модель поддерживает множество языков, но карточка описывает дообучение именно для украинского; лицензия — Apache 2.0.

Модель vietnamese-bi-encoder-for-SoICT-2024 разработана на базе bkai-foundation-models/vietnamese-bi-encoder и дообучена как Sentence Transformer на парах предложений из набора данных json. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 и предназначена для поиска семантически близких текстов на вьетнамском языке, сравнения сходства, поиска перефразирований, кластеризации и классификации текстов. Для сравнения векторов используется косинусное сходство. Модель основана на RoBERTa с усреднением токенных представлений; максимальная длина входа составляет 256 токенов. Лицензия Apache-2.0. В карточке приведены результаты оценки информационного поиска, однако они не характеризуют качество на всех прикладных данных; тексты длиннее лимита последовательности требуют обработки с учётом ограничения длины.

Vietnamese_Embedding — модель Sentence Transformer, разработанная nrl-ai и дообученная на базе BAAI/bge-m3 для улучшения поиска по вьетнамским текстам. Она преобразует запросы и документы в векторы размерностью 1024; для сравнения используется скалярное произведение. Обучение проводилось примерно на 300 тысячах троек «запрос, релевантный документ, нерелевантный документ». README указывает максимальную длину последовательности 2048 токенов, тогда как метаданные каталога указывают нативный контекст 8194 токена. Модель предназначена для семантического поиска и извлечения релевантных документов на вьетнамском языке. В README приведена оценка на наборе Legal Zalo 2021, который не использовался при обучении: Accuracy@1 — 0,7274, MRR@10 — 0,8181. Метаданные также отмечают поддержку извлечения признаков и сходства предложений. Лицензия — Apache 2.0.

Cloyne/vietnamese-sbert-v2 — дообученная модель Sentence Transformers на основе Cloyne/vietnamese-sbert, разработанная для кодирования предложений и абзацев на вьетнамском языке в плотные векторы размерностью 768. Архитектура использует RoBERTa с усреднением токенных представлений; сходство векторов можно оценивать косинусной мерой. Максимальная длина входной последовательности — 258 токенов по метаданным модели. Модель предназначена для семантического поиска и сравнения текстов, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текстов на основе эмбеддингов. Она обучена с MultipleNegativesRankingLoss на наборе из 120 210 пар anchor-positive из CSV-файла. Подходит для построения вьетнамоязычных систем поиска и группировки текстов. Модель распространяется в формате safetensors и использует библиотеку Sentence Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели Gnartiel/vietnamese-sbert-v2 на Hugging Face совпадает с карточкой keepitreal/vietnamese-sbert, поэтому описание составлено по ней. keepitreal/vietnamese-sbert — модель Sentence-Transformers на архитектуре RoBERTa, содержащая 162,4 млн параметров. Она преобразует предложения и абзацы на вьетнамском языке в плотные векторы размерностью 768 для сравнения семантической близости, поиска и кластеризации. Модель принимает текст и выдаёт эмбеддинги; её контекст ограничен 258 токенами. Модель подходит для семантического поиска по вьетнамским текстам, группировки похожих предложений и оценки их смыслового сходства. В README указано обучение с CosineSimilarityLoss. Доступные файлы представлены в формате PyTorch. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

WikiMedical_sent_biobert_multi — многоязычная модель nuvocare на базе XLM-RoBERTa, предназначенная для получения плотных векторных представлений предложений и абзацев размерностью 768. Её обучали воспроизводить эмбеддинги модели nuvocare/WikiMedical_sent_biobert: XLM-RoBERTa-base выступала ученической моделью, а исходная WikiMedical — учительской. В метаданных указано 305,2 млн параметров и контекст до 514 токенов. Модель подходит для семантического поиска, сравнения сходства, кластеризации и межъязыкового сопоставления текстов. Обучение использовало датасет TED2020 на английском, испанском, французском, немецком, итальянском, каталанском, польском, русском и нидерландском языках; приведённые в карточке оценки охватывают часть этих языков. Данные о лицензии в предоставленных источниках отсутствуют.

Карточка модели avsolatorio/00-000-10-1-0-1-0-0-u_GIST_BAAI_bge-base-en-v1.5-20240127115244-best на Hugging Face совпадает с карточкой BAAI/bge-small-zh-v1.5, поэтому описание составлено по ней. BAAI/bge-small-zh-v1.5 — компактная модель эмбеддингов из семейства BGE (BAAI General Embedding), разработанная BAAI. Она преобразует китайский текст в плотные векторы для поиска документов, семантического поиска, классификации и кластеризации, а также для использования в векторных базах данных и системах дополненной генерации. Модель построена на архитектуре BERT, содержит 27,6 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Версия v1.5 улучшает поиск без специальных инструкций и смягчает проблему распределения сходства: для поиска важнее относительный порядок оценок, чем их абсолютное значение. Для коротких запросов к длинным документам инструкция запроса может улучшить результат; её пользу рекомендуется оценивать на конкретной задаче. Модель выдаёт эмбеддинги, а не готовые ответы или оценки ранжирования; для более точного переранжирования README рекомендует отдельную модель BGE reranker. Лицензия — MIT.

Xenova/all-MiniLM-L12-v2 — модель для извлечения признаков, основанная на sentence-transformers/all-MiniLM-L12-v2. Репозиторий содержит веса в формате ONNX, адаптированные для работы с библиотекой Transformers.js в JavaScript и веб-средах. Разработчик производной модели в README не указан. Модель предназначена для получения числовых представлений текста и может применяться в сценариях семантического поиска, сравнения текстов и кластеризации, однако конкретные поддерживаемые языки, размер, архитектурные детали и максимальная длина контекста в README не указаны. Сильной стороной является совместимость с Transformers.js и возможность использования ONNX-весов; ограничением выступает отсутствие подробной информации о характеристиках и условиях лицензирования. Лицензия в README не указана.

Модель naicasc/all-MiniLM-L6-v2-finetuned-it-project-docs-qa-10000-5ep — энкодер предложений на базе Sentence Transformers, дообученный на наборе it_project_docs. Архитектура основана на BERT и содержит около 25,9 млн параметров. Она преобразует текстовые предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384; для сравнения используется косинусное сходство. Модель предназначена для семантического поиска и сравнения вопросов и фрагментов документации IT-проектов, а также для поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. README указывает максимальную длину последовательности 256 токенов, а метаданные — нативный контекст 512 токенов. Модель принимает текст и выдаёт векторы; это не генеративная модель. В README приведён результат cosine_accuracy 0,9946 на TripletEvaluator, но данных недостаточно, чтобы оценить перенос качества на другие наборы или задачи. Метаданные не сообщают лицензию. Язык набора данных в доступных сведениях явно не обозначен.

sudomoniker/all-MiniLM-L6-v2-Q8_0-GGUF — это квантованное представление в формате GGUF модели sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2, преобразованное с помощью llama.cpp через GGUF-my-repo. Модель разработана на базе Sentence Transformers и предназначена для задач семантического сходства и извлечения признаков из текстов. В карточке указано, что она обучалась на англоязычных данных из различных источников, включая S2ORC, Stack Exchange, MS MARCO, SNLI, MultiNLI, Natural Questions и другие наборы данных. Модель рассчитана на сравнение предложений, поиск похожих текстов, семантический поиск, кластеризацию и построение текстовых эмбеддингов. Она поддерживает работу локально через llama.cpp, включая CLI и серверный режим. Суффикс Q8_0 указывает на 8-битное квантование, которое обычно позволяет уменьшить требования к ресурсам, однако в README не приведены точные размер модели, длина контекста, архитектурные параметры и численные результаты оценки. Модель ориентирована на английский язык, поэтому её пригодность для других языков не подтверждена. Лицензия — Apache-2.0.

KhaledReda/all-MiniLM-L6-v57-pair_score — англоязычная модель Sentence Transformers, дообученная KhaledReda на датасете пар текстов pairs_with_scores_v46. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384 для оценки семантического сходства по косинусному сходству, семантического поиска, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. Архитектура основана на BERT с усреднением токенных представлений и нормализацией векторов; в README указана максимальная длина последовательности 256 токенов, а в метаданных — контекст до 512 токенов. Модель принимает текст и выдаёт векторные представления. Она рассчитана на английский язык. Лицензия Apache-2.0. Карточка не приводит результатов независимых оценок качества; качество для языков, отличных от английского, не подтверждено.

Англоязычный Sentence Transformer, дообученный Khaled Reda на наборе пар предложений pairs_with_scores_v63 для оценки семантической близости текстов. Модель основана на sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 и использует архитектуру BERT с усреднением токенных представлений и нормализацией. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384; сходство между векторами можно оценивать косинусной мерой. Модель подходит для семантического поиска, сравнения предложений, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. В README указана максимальная длина последовательности 256 токенов, тогда как метаданные задают нативный контекст в 512 токенов. Распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка описывает обучение на парах с оценками сходства, но не приводит результаты сравнительных тестов; качество на других доменах и языках отдельно не подтверждено.

Модель andreasmartin/apertus-v1.5-swiss-embed-4.9b-bidir-langmoe — экспериментальная модель эмбеддингов Sentence Transformers от автора репозитория, созданная адаптацией двунаправленной модели Apertus. В ней финальная плотная проекция заменена разрежанным слоем SparseMixtureOfExperts с семью экспертами и маршрутизацией Top-2; языковые метки экспертов описывают эксперимент, но сам слой не содержит языковой логики. Всего модель имеет около 4,93 млрд параметров, а в Sentence Transformers использует модули Transformer, Pooling, новую проекцию и Normalize. Модель предназначена для построения эмбеддингов предложений, семантического и межъязыкового поиска, особенно для немецкого, английского, французского, итальянского и швейцарских языковых вариантов. Она обучена на 31 483 триплетах из Wikipedia и швейцарских наборов данных; README приводит внутренние диагностические результаты, а не внешние бенчмарки. Базовые представления замораживались и кэшировались при обучении, а голова MoE обучалась на последовательностях до 512 токенов. Несмотря на контекст базовой модели в 262 144 токена, качество MoE за пределами обучавшего контекста отдельно не проверено; README также указывает на необходимость trust_remote_code=True до регистрации модуля в Sentence Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

Модель AbderrahmanSkiredj1/arabic_text_embedding_sts_arabertv02_arabicnlitriplet — Sentence Transformer на базе BERT, дообученный на наборе арабских текстовых триплетов Omartificial-Intelligence-Space/arabic-n_li-triplet. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 и рассчитана на сравнение смысловой близости текстов с косинусной мерой сходства. В метаданных указаны 162,4 млн параметров и максимальный контекст 512 токенов. Модель подходит для семантического поиска, поиска перефразировок, кластеризации и классификации арабских текстов, а также для построения эмбеддингов как части поискового или аналитического конвейера. Обучение использовало MatryoshkaLoss с размерностями векторов от 64 до 768. Карточка не сообщает лицензию, поэтому условия использования по имеющимся данным определить нельзя.

Augmented SBERT STSb — модель cross-encoder на основе BERT, представленная как демонстрационный пример в курсе NLP for Semantic Search. Она предназначена для оценки семантического сходства пары предложений и примеров поиска по смыслу; в README модель используется в главе о расширении внутридоменного набора данных с помощью BERT. Модель содержит 136,7 млн параметров, принимает текстовые пары, обрабатывает последовательности длиной до 512 токенов и выдаёт оценку сходства. Для работы используются PyTorch и архитектура BertForSequenceClassification. Модель пригодна для ранжирования кандидатов по сходству с запросом и поиска похожих предложений, но предназначена прежде всего для демонстрации и не является универсальной чат-моделью. В карточке не приведены сведения о лицензии и поддерживаемых естественных языках.

swardiantara/bert-tiny-yelp-k3-adaptive-euclidean — компактная модель Sentence Transformers, дообученная разработчиком на базе google/bert_uncased_L-2_H-128_A-2. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 128 и предназначена для поиска и сравнения текстов по косинусному сходству. Архитектура включает BERT с двумя слоями и mean pooling; модель содержит 4,4 млн параметров, принимает текст длиной до 512 токенов по метаданным Hugging Face, а README указывает максимум 128 токенов. Модель обучалась на 7 605 030 парах текстов с метками и поддерживает получение эмбеддингов и оценку сходства предложений. Примеры и базовая модель указывают на английский язык; специализация набора данных связана с отзывами Yelp. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.