这是一个从cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L12-v2微调而来的交叉编码器模型，专门用于气候相关文本的重排序和语义搜索任务。

这是一个基于cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L12-v2微调的交叉编码器模型，用于文本重排序和语义搜索。

这是一个从BAAI/bge-reranker-base微调而来的交叉编码器模型，用于文本对评分，适用于文本重排序和语义搜索任务。

PyLate是一个基于ColBERT架构的句子相似度模型，采用Alibaba-NLP/gte-modernbert-base作为基础模型，通过蒸馏损失训练，适用于信息检索任务。

这是一个从cross-encoder/msmarco-MiniLM-L6-en-de-v1微调而来的交叉编码器模型，使用sentence-transformers库在csv数据集上进行训练。

BAAI/bge-large-zh-v1.5是一个中文句子转换器模型，主要用于特征提取和句子相似度计算。

这是一个从阿里巴巴NLP/gte-multilingual-base微调的sentence-transformers模型，支持越南语，用于语义文本相似度等任务。

这是一个基于ModernBERT-base微调的交叉编码器模型，用于文本重排序和语义搜索任务。

这是一个日语通用重排序模型的预览版本，基于cl-nagoya/ruri-v3-pt-310m基础模型训练，专门用于日语文本相关性排序任务。

这是一个从ModernBERT-large微调而来的交叉编码器模型，用于计算文本对的分数，适用于文本重排序和语义搜索任务。

一个支持多种语言的句子转换器模型，适用于文本排序任务

基于埃及法律书籍和合成数据训练的阿拉伯语句子转换器，专为语义文本相似度和信息检索任务优化。

阿里巴巴NLP团队开发的7B参数规模的多语言文本嵌入模型，专注于句子相似度任务，提供多种量化版本

该模型是基于ModernBERT-base微调的句子嵌入模型，专门用于句子相似度任务，支持英语文本处理。

这是一个基于ModernBERT-base的句子转换器模型，专门用于计算句子相似度和信息检索任务。

基于stella_en_400M_v5架构优化的金融领域检索增强生成模型，支持金融文档的语义检索和段落匹配

Snowflake Arctic Embed M v2.0 是一个多语言句子嵌入模型，支持超过50种语言，专注于句子相似度和特征提取任务。

Ruri-Reranker是一个基于sentence-transformers的日语文本重排序模型，专门用于优化查询与文档的相关性排序。

基于RoBERTa架构的双语（俄语-英语）文本处理模型，适用于多种分类和检索任务

Marsilia-Embeddings-FR-Base 是一款专为金融领域任务设计的法语嵌入模型，展示了在检索增强生成(RAG)应用中针对特定任务微调嵌入模型的重要性。

该模型是基于jina-embeddings-v2-base-en微调的版本，专为技术栈文档处理设计，适用于文本分类、情感分析、实体识别等任务。

基于jina-embeddings-v2-base-en微调的荷兰法律文本嵌入模型，专为法律文件检索任务优化

基于jina-embeddings-v2-base-en微调的文本嵌入模型，专为法律咨询搜索引擎优化，支持中英文法律文本特征提取。

Snowflake Arctic Embed S 是一个专注于句子相似度任务的嵌入模型，由 Snowflake 公司开发。

Snowflake Arctic M Long 是一个基于 sentence-transformers 的句子嵌入模型，专注于句子相似度和特征提取任务。

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。

由Salesforce Research研发的文本嵌入模型，基于E5-mistral-7b-instruct和Mistral-7B-v0.1训练，主要用于文本检索任务。

基于RoBERTa架构的大规模波兰语句子转换模型，专注于句子相似度计算和特征提取任务。

mmlw-e5-large 是一个基于句子转换器的特征提取模型，专注于句子相似度任务，支持波兰语。

基于DeBERTa架构的自然语言推理(NLI)模型，适用于零样本分类任务，已转换为ONNX格式以兼容Transformers.js

该数据集用于训练和评估SimCSE（Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings）模型，支持句子相似度任务。

一个基于sentence-transformers的文本嵌入模型，专注于句子相似度计算和特征提取任务。

这是一个基于希腊媒体BERT（无大小写）模型的sentence-transformers模型，用于将希腊语句子和段落映射到768维向量空间。

这是一个基于MPNet架构的句子嵌入模型，专门优化了处理否定句的能力，适用于句子相似度计算任务。

该模型是基于paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2微调的版本，支持英语和德语句子相似度计算，适用于多语言文本嵌入任务。

基于sentence-transformers/all-mpnet-base-v2微调的句子嵌入模型，适用于句子相似度任务

DRAGON+ 是一个基于 BERT 基础架构的密集检索模型，初始权重源自 RetroMAE，并在 MS MARCO 语料库增强数据上训练而成。

这是一个基于sentence-transformers的模型，能够将句子和段落映射到768维的密集向量空间，适用于聚类或语义搜索等任务。

KoSimCSE-BERT-multitask 是一个高性能的韩语句子嵌入模型，基于BERT架构并采用多任务学习策略优化，专门用于生成高质量的韩语句子嵌入表示。

基于Camembert-base的法语句子嵌入模型，用于计算句子相似度