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**Note:** Check out my new, updated models: German_Semantic_V3 and V3b! This is a sentence-transformers model: It maps sentences & paragraphs to a 1024 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search. Special thanks to deepset for providing the model gBERT-large and also to Philip May for the Translation of the dataset and chats about the topic.

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This is a sentence-transformers model finetuned with wandb-ai from sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2. It maps sentences & paragraphs to a 384-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more. For this case, it uses for column standardization.

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FRIDA

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FRIDA is a full-scale finetuned general text embedding model inspired by denoising architecture based on T5. The model is based on the encoder part of FRED-T5 model and continues research of text embedding models (ruMTEB, ru-en-RoSBERTa). It has been pre-trained on a Russian-English dataset and fine-tuned for improved performance on the target task. For more model details please refer to our article (RU). The model's results are presented on the MTEB and rusBEIR leaderboards. The model can be used as is with prefixes. It is recommended to use CLS pooling. The choice of prefix and pooling depends on the task.

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ru-en-RoSBERTa

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The ru-en-RoSBERTa is a general text embedding model for Russian. The model is based on ruRoBERTa and fine-tuned with ~4M pairs of supervised, synthetic and unsupervised data in Russian and English. Tokenizer supports some English tokens from RoBERTa tokenizer. For more model details please refer to our article. The model can be used as is with prefixes. It is recommended to use CLS pooling. The choice of prefix and pooling depends on the task.

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オープンウェイトは無料で商用利用できますか？+

必ずしもそうではありません。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシーを確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

ランキング1位が最適ですか？+

順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。

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