Sentence Transformers
Модели, созданные командой Sentence Transformers и доступные через единый API GoRouter.
5
моделей в каталоге
Модели автора
Хостинг-провайдеры и условия маршрутизации указаны на странице каждой модели.
sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2
Модель эмбеддингов paraphrase-MiniLM-L6-v2 преобразует предложения и короткие абзацы в плотное векторное пространство размерности 384, создавая высококачественные семантические эмбеддинги, оптимизированные для определения парафраз, оценки семантической схожести, кластеризации и облегченных задач поиска.
sentence-transformers/all-minilm-l12-v2
Модель эмбеддингов all-MiniLM-L12-v2 отображает предложения и короткие абзацы в плотное векторное пространство размерности 384, создавая эффективные и высококачественные семантические эмбеддинги, оптимизированные для таких задач, как семантический поиск, кластеризация и оценка сходства.
sentence-transformers/multi-qa-mpnet-base-dot-v1
Модель эмбеддингов multi-qa-mpnet-base-dot-v1 преобразует предложения и короткие абзацы в плотное векторное пространство размерности 768, создавая высококачественные семантические эмбеддинги, оптимизированные для поиска по вопросам и ответам, семантического поиска и оценки сходства разнообразного контента.
sentence-transformers/all-mpnet-base-v2
Модель эмбеддингов all-mpnet-base-v2 кодирует предложения и короткие абзацы в плотное векторное пространство размерности 768, обеспечивая высококачественные семантические эмбеддинги, хорошо подходящие для таких задач, как информационный поиск, кластеризация, оценка схожести и ранжирование текстов.
sentence-transformers/all-minilm-l6-v2
Модель эмбеддингов all-MiniLM-L6-v2 преобразует предложения и короткие абзацы в плотное векторное пространство размерности 384, обеспечивая высококачественные семантические представления, идеально подходящие для таких задач, как поиск информации, кластеризация, оценка сходства и ранжирование текстов.