Amber Base 是基于 modernbert-ja-130m 的日语-英语句子转换器模型，专注于句子相似度计算和特征提取任务。

这是一个多语言混合专家(MoE)文本嵌入模型的中间版本，经过多阶段对比训练得到

这是一个基于sentence-transformers训练的模型，能够将句子和段落映射到768维的密集向量空间，适用于语义文本相似度计算、语义搜索等多种任务。

Snowflake Arctic Embed M v1.5 是一个高效的句子嵌入模型，专注于句子相似度计算和特征提取任务。

由Trendyol预训练的土耳其语Bert模型，适用于多种自然语言理解任务。

Snowflake Arctic Embed M 是一个专注于句子相似度任务的句子转换器模型，能够高效提取文本特征并计算句子间的相似度。

bge_micro 是一个基于 sentence-transformers 的句子嵌入模型，专注于句子相似度计算和特征提取任务。

这是一个基于KartonBERTa架构的波兰语句子转换器模型，主要用于句子相似度计算和特征提取任务。

这是一个基于LaBSE模型的多语言嵌入模型，支持俄语和莫克沙语，在myv_ru_2022数据集上进行了微调。

bge_micro 是一个专注于句子相似度计算的轻量级模型，适用于多种自然语言处理任务。

bge_micro 是一个轻量级的句子相似度计算模型，基于变换器架构，专为高效的特征提取和句子相似度任务设计。

STAR是一个基于监督对比预训练变换器的模型，用于社交媒体写作风格理解。

这是一个基于无监督SimCSE方法的日语句子嵌入模型，专门用于生成高质量的日语句子嵌入表示。

这是一个基于BERT的日语SimCSE模型，专门用于从日语句子中提取高质量的句子嵌入表示。

基于distilbert-base-uncased在becasv2数据集上微调的模型，验证损失为5.9506

一个通用的中文句子嵌入模型，用于计算句子相似度和语义搜索任务。

基于CLUECorpusSmall预训练的中文RoBERTa模型，参数规模为8层512隐藏单元，适用于多种中文NLP任务。

基于bert-base-uncased微调的数据技能模型，适用于特定NLP任务

基于英语语料预训练的Transformer模型，采用类似ELECTRA的自监督学习方式，通过预测被替换标记进行训练。

BERT是一个基于Transformer架构的预训练语言模型，通过掩码语言建模和下一句预测任务在英语语料上训练。

基于CLUECorpusSmall预训练的中文ALBERT模型，由UER-py框架训练，适用于中文文本处理任务。

基于英语语料库预训练的Transformer模型，采用ELECTRA相似的目标任务，通过自监督学习获取文本表征

基于英语语料库预训练的Transformer模型，采用ELECTRA类似目标训练，适用于文本特征提取和下游任务微调

基于英语语料预训练的Transformer模型，采用ELECTRA类似的目标函数，通过自监督方式学习英语语言的内在表示。

envibert是一个基于RoBERTa架构的双语模型，支持越南语和英语处理，专为生产环境优化。

Funnel Transformer是一种基于自监督学习的英语文本预训练模型，采用类似ELECTRA的目标任务，通过过滤序列冗余实现高效语言处理。

DistilBERT 是 BERT 的轻量级蒸馏版本，保留了 BERT 97% 的性能，但体积缩小了 40%。

gaBERT是一个基于BERT的爱尔兰语单语模型，训练于790万爱尔兰语句子上，适用于爱尔兰语的下游任务微调。

基于西班牙国家图书馆(BNE)数据训练的GPT2-large西班牙语语言模型