USER Bge M3 Q8 0 GGUF
Apache-2.0
该模型是从deepvk/USER-bge-m3转换而来的GGUF格式模型，主要用于句子相似度和特征提取任务。
文本嵌入
其他
U
alela32
39
1
USER Bge M3 Q4 K M GGUF
Apache-2.0
该模型是从deepvk/USER-bge-m3转换而来的GGUF格式模型，主要用于句子相似度计算和特征提取。
文本嵌入
其他
U
cm4ker
117
2
USER Bge M3
Apache-2.0
俄语通用句子编码器，基于sentence-transformers框架，专门为俄语文本提取1024维稠密向量
文本嵌入
其他
U
deepvk
339.46k
58
Labse Ru Turbo
MIT
用于计算俄语句子嵌入的BERT模型，基于cointegrated/LaBSE-en-ru开发，优化了俄语处理性能
文本嵌入
Transformers
Transformers 其他
L
sergeyzh
3,987
15
USER Base
Apache-2.0
专为俄语设计的句子嵌入提取模型，可将句子和段落映射到768维稠密向量空间，适用于聚类或语义搜索等任务。
文本嵌入
其他
U
deepvk
2,337
19
Ruropebert E5 Base 2k
基于RoPEBert架构开发的俄语句子编码器模型，支持2048标记上下文长度，在encodechka基准测试中表现优异。
文本嵌入 Transformers
Transformers 其他
R
Tochka-AI
2,422
11
Rubert Tiny2
MIT
基于BERT的小型俄语编码器，能生成高质量的句子嵌入向量
文本嵌入 Transformers
Transformers 其他
R
cointegrated
585.48k
135
Sbert Large Nlu Ru
MIT
这是一个基于BERT架构的大型俄语模型，专门用于生成句子嵌入，支持无大小写区分处理。
文本嵌入 Transformers
Transformers 其他
S
ai-forever
386.96k
84
Sbert Large Mt Nlu Ru
MIT
这是一个基于PyTorch和Transformers的俄语句子嵌入模型，支持多任务处理，能够生成高质量的句子向量表示。
文本嵌入 Transformers
Transformers 其他
S
ai-forever
10.25k
24
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型 Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20none;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%235ce6cf;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%230080ff;%20}%20.st3%20{%20clip-path:%20url(%23clippath);%20}%20%3c/style%3e%3cclipPath%20id='clippath'%3e%3crect%20class='st0'%20y='0'%20width='120'%20height='32'/%3e%3c/clipPath%3e%3c/defs%3e%3cg%20class='st3'%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M22.4,32H3.2c-1,0-2-.5-2.6-1.4-.6-.9-.7-2-.4-2.9L9.8,2.1C10.3.8,11.5,0,12.8,0s2.5.8,3,2.1l9.6,25.6c.4,1,.2,2.1-.4,2.9-.6.9-1.6,1.4-2.6,1.4ZM7.8,25.6h10l-5-13.3-5,13.3Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M33.6,32c-1.3,0-2.5-.8-3-2.1L21,4.3c-.6-1.7.2-3.5,1.9-4.1,1.7-.6,3.5.2,4.1,1.9l9.6,25.6c.6,1.7-.2,3.5-1.9,4.1-.4.1-.8.2-1.1.2h0Z'/%3e%3cpath%20d='M71.8,9.1h-6.9v4.6h6.9c2.5,0,4.6,2,4.6,4.6h-6.9c-3.8,0-6.9,3.1-6.9,6.9s3.1,6.9,6.9,6.9h2.3c1.7,0,3.2-.4,4.6-1.2v1.2h4.6v-13.7c0-5-4.1-9.1-9.1-9.1h0ZM71.8,27.4h-2.3c-1.3,0-2.3-1-2.3-2.3s1-2.3,2.3-2.3h6.9c0,2.5-2,4.6-4.6,4.6h0Z'/%3e%3cpath%20d='M52.3,9.1h-4.6V0h-4.6V32h9.1c5,0,9.1-4.1,9.1-9.1v-4.6c0-5.1-4.1-9.1-9.1-9.1h0ZM56.9,22.9c0,2.5-2,4.6-4.6,4.6h-4.6v-13.7h4.6c2.5,0,4.6,2,4.6,4.6v4.6h0Z'/%3e%3cpath%20d='M110.9,13.7h9.1v-4.6h-9.1c-5.1,0-9.1,4.1-9.1,9.1v4.6c0,5.1,4.1,9.1,9.1,9.1h9.1v-4.6h-9.1c-2.5,0-4.6-2-4.6-4.6h13.7v-4.6h-13.7c0-2.5,2-4.6,4.6-4.6h0Z'/%3e%3cpath%20d='M93.6,18.3h-4.6c-1.3,0-2.3-1-2.3-2.3s1-2.3,2.3-2.3h10.3v-4.6h-10.3c-3.8,0-6.9,3.1-6.9,6.9s3.1,6.9,6.9,6.9h4.6c1.3,0,2.3,1,2.3,2.3s-1,2.3-2.3,2.3h-10.3v4.6h10.3c3.8,0,6.9-3.1,6.9-6.9s-3.1-6.9-6.9-6.9Z'/%3e%3c/g%3e%3c/g%3e%3c/svg%3e)
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