ai-forever/FRIDA est un modèle d’embedding dense publié par ai-forever le 29 décembre 2024 sous licence ouverte MIT. Ses 823 millions de paramètres, tous actifs, produisent des vecteurs de 1 536 dimensions. Fondé sur l’encodeur de FRED-T5 et une architecture de débruitage inspirée de T5,…

Publié par ai-forever le 29 juillet 2024, ru-en-RoSBERTa est un modèle d’embedding de 404 millions de paramètres, fondé sur ruRoBERTa et destiné principalement aux textes russes. Il produit une représentation dense unique de 1 024 dimensions, avec pooling CLS recommandé, et accepte…

Publié par ai-forever le 18 mai 2021, ai-forever/sbert_large_mt_nlu_ru est un modèle d’embedding BERT large multitâche, sensible à la casse et spécialisé dans les phrases en russe. Ses 427 millions de paramètres produisent une représentation dense de 1 024 dimensions.

Publié le 20 novembre 2020 par ai-forever, ai-forever/sbert_large_nlu_ru est un modèle BERT large non sensible à la casse, spécialisé dans les embeddings de phrases en russe. Ses 427 millions de paramètres produisent des vecteurs denses de 1 024 dimensions. Il est distribué sous licence…