II.1Анализ требований и архитектура ПО

TrendyolMixLLM_v1.1 — объединённая языковая модель, созданная Trendyol из Trendyol-LLM-7b-chat-v1.0 и Trendyol-LLM-7b-chat-v0.1 с помощью mergekit. Это плотная причинно-языковая модель семейства Mistral на 8,9 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в формате диалога. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате Safetensors. Модель подходит для диалоговых приложений и генерации ответов на текстовые запросы. Карточка не описывает отдельную специализацию или языковой охват, поэтому такие характеристики не уточняются. Лицензия — Apache 2.0.

USER-base — модель sentence-transformers, разработанная DeepVK для получения эмбеддингов предложений и абзацев на русском языке. Она основана на DeBERTa v1 base, содержит 151,8 млн параметров и преобразует текст в плотные векторы размерности 768; максимальная длина контекста — 512 токенов. Модель предназначена для семантического поиска, оценки сходства, кластеризации, поиска перефразировок и использования эмбеддингов как признаков классификации. Модель дообучена на русскоязычных парах текстов, включая данные ru-HNP и ru-WANLI, а также обучающие выборки ряда задач NLI, поиска и суммаризации. Для асимметричного поиска рекомендуется добавлять к запросу префикс «query: », а к документу — «passage: »; для симметричных задач и эмбеддингов-признаков используется «query: ». В опубликованных сравнениях USER-base показывает конкурентные результаты среди моделей сопоставимого размера, но уступает некоторым более крупным моделям в задачах поиска. Другие языки не оценивались. Лицензия — Apache-2.0.

Zen Ingress 1 3B SFT Merged — дообученная языковая модель AllenGXM на архитектуре Qwen2.5 для генерации текста и диалогового общения. Она основана на unsloth/qwen2.5-3b-instruct-unsloth-bnb-4bit; при обучении использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL. Модель содержит 3,1 млрд параметров, имеет контекстное окно до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Подходит для генерации ответов и интеграции в чат-сценарии; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Указанный язык — английский. Лицензия — Apache-2.0.

Это англоязычная модель Sentence Transformer, дообученная LeiPricingManager на базе BAAI/bge-small-en для кодирования предложений и абзацев в плотные векторы размерности 384. Архитектура включает BERT, пулинг по токену CLS и нормализацию; сходство векторов можно оценивать косинусной мерой. Модель содержит около 40 млн параметров, принимает текст длиной до 512 токенов и предназначена для семантического поиска и сравнения текстов. Модель подходит для поиска релевантных фрагментов в коллекциях документов, оценки семантической близости, поиска перефразировок, кластеризации и подготовки признаков для классификации текста. В README приведена оценка на одном наборе данных сходства предложений: Spearman по косинусному сходству — 0,7357; результаты на других данных могут отличаться. Для использования требуются библиотека Sentence Transformers и совместимая базовая модель. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Nhat1904/12_shot_STA_head_skhead — модель Sentence-Transformers на базе MPNet, обученная разработчиком Nhat1904. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для сравнения смысла текста, семантического поиска и кластеризации. Модель содержит 136,7 млн параметров, принимает текст и выдаёт эмбеддинги; заявленная длина контекста — 514 токенов. В обучении использовалась функция потерь CosineSimilarityLoss. Репозиторий содержит веса PyTorch. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели avsolatorio/30-000-11-1-2-2-0-0-mean-normed-384-512_GIST_st_all-MiniLM-L6-v2-20240217220249-best 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 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-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.

cafierom/5Epoch_905_Statin_Contrastive — дообученная модель Sentence Transformers на базе google-bert/bert-base-cased. Она преобразует текстовые последовательности в плотные эмбеддинги размерности 768 и предназначена для сравнения семантической близости с косинусной мерой, семантического поиска и поиска перефразировок. Также эмбеддинги можно использовать для кластеризации и классификации текста. Модель использует BERT с сохранением регистра и усреднённым объединением токеновых представлений; максимальная длина последовательности — 512 токенов. Обучение проводилось на наборе из 148 695 пар premise и hypothesis с метками, с функцией потерь SoftmaxLoss. Примеры данных представлены строками, похожими на записи химических структур, однако назначение модели для конкретной предметной области в карточке явно не сформулировано. Модель принимает текст и выдаёт векторные представления. Лицензия в предоставленных данных не указана, поэтому условия использования по лицензии определить нельзя. Результаты за пределами обучающего распределения и качество на конкретных задачах в карточке не охарактеризованы.

jamiehudson/600-STmodel-brand-rem — модель Sentence-Transformers на базе MPNet, разработанная автором репозитория. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для семантического поиска, сравнения сходства текстов и кластеризации. Модель содержит 136,7 млн параметров и принимает текстовые входные данные; для работы доступны Sentence-Transformers и Hugging Face Transformers. Модель обучалась с функцией потерь CosineSimilarityLoss. В карточке не указаны специализированная предметная область или поддерживаемые естественные языки. Репозиторий содержит веса PyTorch; лицензия не приведена в доступных сведениях.

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 allan56/all-MiniLM-L6-v2 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 delwinn/all-MiniLM-L6-v2 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 sky-meilin/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.

KhaledReda/all-MiniLM-L6-v21-pair_score — англоязычная модель Sentence Transformers, дообученная автором на KhaledReda/all-MiniLM-L6-v20-pair_score на наборе пар текстов с оценками сходства, синонимами и опечатками. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 384; сходство между текстами оценивается косинусной близостью. Архитектура основана на BERT и использует усреднение токенных представлений с последующей нормализацией. Модель предназначена для семантического сравнения текстов и поиска: её можно применять для семантического поиска, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текстов. В README указана максимальная длина последовательности 256 токенов, а метаданные каталога задают нативный контекст 512 токенов. Модель поддерживает английский язык, содержит 25,9 млн параметров и распространяется в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Обучение ориентировано на пары коротких текстов; качество на других языках и существенно отличающихся доменах README не подтверждает.

VladimirRH/all-MiniLM-L6-v2-ru-mnrl — русскоязычная модель Sentence Transformers, дообученная разработчиком на базе sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 на 20 000 примерах с использованием MultipleNegativesRankingLoss. Энкодер на архитектуре BERT преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384; сходство между ними можно оценивать косинусной близостью. Модель предназначена для семантического поиска и извлечения релевантных текстов. Модель принимает текст и выдаёт векторы признаков. В README указана максимальная длина последовательности 256 токенов, а в метаданных — нативный контекст 512 токенов. Примеры обучающих данных — на русском языке; они включают пары близких по смыслу предложений и отрицательные примеры. Модель распространяется в формате safetensors. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

KhaledReda/all-MiniLM-L6-v35-pair_score — англоязычная модель Sentence Transformers, дообученная автором KhaledReda на наборе pairs_with_scores_v30. Она преобразует предложения и абзацы в нормализованные плотные векторы размерности 384; косинусное сходство между векторами можно использовать для оценки семантической близости текстов. Архитектура включает BERT-трансформер, mean pooling и нормализацию; размер модели — 25,9 млн параметров. Контекст по метаданным — до 512 токенов, а README указывает ограничение последовательности в 256 токенов. Модель предназначена для семантического поиска, сравнения текстовых пар, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. Обучающий набор содержит пары текстов со скалярными оценками сходства; обучение выполнено с помощью CoSENTLoss. Поддерживается английский язык. Лицензия — Apache-2.0. Модель выдаёт эмбеддинги, а не готовые текстовые ответы или метки: для сравнения текстов и поиска нужно отдельно вычислять сходство либо применять векторный индекс. Качество для языков кроме английского не подтверждено; указанная длина последовательности в README меньше контекстного лимита из метаданных.

KhaledReda/all-MiniLM-L6-v60-pair_score — англоязычная модель Sentence Transformers, дообученная на pairs_with_scores_v48 на основе sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 384 и предназначена для сравнения смысловой близости текстов по косинусному сходству. Архитектура включает энкодер BERT, mean pooling и нормализацию; в метаданных указаны 25,9 млн параметров и контекст до 512 токенов. Модель подходит для семантического поиска, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текстов, а также для построения эмбеддингов. Карточка указывает Apache 2.0. Модель рассчитана на английский язык; качество для других языков не подтверждено.

KhaledReda/all-MiniLM-L6-v62-pair_score — англоязычная модель Sentence Transformers, дообученная автором на датасете пар текстов pairs_with_scores_v50. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384, нормализует их и позволяет сравнивать косинусное сходство. Модель основана на энкодере BERT all-MiniLM-L6-v2; метаданные указывают 25,9 млн параметров и контекст до 512 токенов, а карточка модели задаёт максимальную длину последовательности 256 токенов. Модель предназначена для семантического поиска и сравнения текстов, поиска перефразировок, кластеризации и получения признаков для классификации. Вход — текст на английском языке, выход — векторные представления; модель не генерирует текст. Лицензия Apache-2.0.

KhaledReda разработал all-MiniLM-L6-v72-pair_score как Sentence Transformers энкодер, дообученный на парах текстов с оценками сходства из набора pairs_with_scores_v58. Модель основана на sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 и использует архитектуру BERT с усреднением токенных представлений и нормализацией выходного вектора. Модель кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384; сходство можно оценивать косинусной мерой. Она подходит для поиска семантически близких текстов, сравнения предложений и абзацев, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. Основной язык — английский. README указывает максимальную длину последовательности 256 токенов, тогда как метаданные сообщают контекст 512 токенов. Число параметров — 25,9 млн. Модель принимает текст и выдаёт векторы и оценки сходства. Лицензия — Apache-2.0. Результаты зависят от домена и качества входных текстов; при работе с длинными последовательностями следует учитывать ограничение длины модели.

Карточка модели diptanuc/all-mpnet-base-v2 на Hugging Face совпадает с карточкой XHY-DY/all-mpnet-base, поэтому описание составлено по ней. XHY-DY/all-mpnet-base — модель Sentence Transformers для кодирования предложений и коротких абзацев в плотные векторы размерности 768. Она основана на MPNet и дообучена методом контрастивного обучения на наборе более чем из миллиарда пар предложений; исходная модель — microsoft/mpnet-base. В карточке указано применение для семантического поиска, измерения сходства предложений и кластеризации. По умолчанию текст длиннее 384 частей словаря обрезается. Модель принимает текст и возвращает векторное представление, пригодное для поиска и сравнения по смыслу. Она ориентирована на английский язык; заявленная библиотека — Sentence Transformers. Репозиторий содержит веса PyTorch и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели praneethsahini/all-mpnet-base-v2 на Hugging Face совпадает с карточкой XHY-DY/all-mpnet-base, поэтому описание составлено по ней. XHY-DY/all-mpnet-base — модель Sentence Transformers для кодирования предложений и коротких абзацев в плотные векторы размерности 768. Она основана на MPNet и дообучена методом контрастивного обучения на наборе более чем из миллиарда пар предложений; исходная модель — microsoft/mpnet-base. В карточке указано применение для семантического поиска, измерения сходства предложений и кластеризации. По умолчанию текст длиннее 384 частей словаря обрезается. Модель принимает текст и возвращает векторное представление, пригодное для поиска и сравнения по смыслу. Она ориентирована на английский язык; заявленная библиотека — Sentence Transformers. Репозиторий содержит веса PyTorch и распространяется по лицензии Apache-2.0.

ronanki/all-mpnet-base-v2-2022-07-18_15-29-33 — модель Sentence-Transformers на архитектуре MPNet, которая преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768. Она предназначена для поиска семантически близких текстов, кластеризации и сравнения предложений. Модель содержит 136,7 млн параметров и принимает текстовые последовательности длиной до 514 токенов. Модель обучена с функцией потерь MultipleNegativesRankingLoss и косинусным сходством. Её можно использовать для построения семантического поиска и группировки текстов по смыслу. В репозитории указаны веса PyTorch; лицензия не приведена в доступных данных.

jiahaohou/all-mpnet-base-v2-sts — англоязычная Sentence Transformer-модель, дообученная на датасете STSB на основе sentence-transformers/all-mpnet-base-v2. Архитектура MPNet преобразует предложения и короткие абзацы в нормализованные плотные векторы размерности 768; сходство между текстами оценивается косинусной близостью. В метаданных указано 136,7 млн параметров и контекст до 514 токенов, а карточка модели указывает максимальную длину последовательности 384 токена. Модель предназначена для семантического сравнения предложений и абзацев, поиска похожих текстов, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста на основе эмбеддингов. В README приведены результаты на STS-B: Spearman 0,9105 на dev и 0,8786 на test. Модель принимает текст и выдаёт векторы; для прикладных задач её обычно используют как компонент поиска или анализа, а не как генератор текста. Лицензия в предоставленных данных не указана.

deepset/all-mpnet-base-v2-table — модель эмбеддингов предложений на основе MPNet, выпущенная компанией deepset. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 и предназначена для сравнения смысловой близости, семантического поиска и кластеризации текстов. Модель содержит 136,7 млн параметров и поддерживает контекст до 514 токенов. Обучение использовало MultipleNegativesRankingLoss с косинусной функцией сходства. Векторы можно применять для ранжирования текстов по смысловой близости и поиска похожих фрагментов. Модель принимает текст и выдаёт векторные представления; сведений о специализации на конкретном языке в карточке нет. Лицензия в предоставленных данных не указана.

rjnClarke/BAAI-bge-large-en-v1.5-fine-tuned — англоязычная модель Sentence Transformers, дообученная на базе BAAI/bge-large-en-v1.5. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 1024 для сравнения семантической близости и поиска по текстам. Архитектура включает BERT, пулинг CLS-токена и нормализацию векторов; сходство можно оценивать косинусной мерой. Модель рассчитана на семантический поиск, поиск перефразировок, кластеризацию и классификацию текста. Максимальная длина последовательности — 512 токенов. В карточке приведена оценка на задаче информационного поиска, но её результаты зависят от набора данных и не гарантируют качество на других корпусах. Лицензия — Apache-2.0.

Это дообученная модель Sentence Transformers на архитектуре BERT, созданная на основе BAAI/bge-large-en-v1.5. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 1024 и нормализует их; сходство текстов оценивается косинусным сходством. Максимальная длина входа — 512 токенов. Модель предназначена для семантического поиска и сравнения текстов, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текстов. Её можно применять для получения эмбеддингов документов и запросов, а также для оценки близости предложений. README не сообщает языковой состав обучающих данных, поэтому языковую специализацию модели установить нельзя. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; метаданные не указывают лицензию.

Карточка модели rohand8/BERT 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.

seongil-dn/bge-m3-3800_steps_v2_24-144_mixed — модель Sentence Transformer на архитектуре XLM-RoBERTa, разработанная автором репозитория seongil-dn. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 1024 и предназначена для поиска семантически близких текстов и сравнения их сходства. В README также заявлены поиск перефразировок, классификация текста и кластеризация как сценарии применения. Модель принимает текстовые последовательности длиной до 8192 токенов, использует CLS-пулинг и нормализацию векторов; для оценки сходства рекомендована косинусная мера. Веса опубликованы в формате safetensors, использовать их можно через библиотеку Sentence Transformers. Языки и условия лицензии в предоставленных данных не указаны.