ai-sage/Giga-Embeddings-instruct
feature-extraction model by ai-sage
Older snapshot: check the original source for current information.
From the publisher
Model card & documentation
Source previewRead the publisher’s intended use, setup instructions, evaluations and limitations. The original model card is the source of truth.
Для получения более подробной информации о технических деталях, пожалуйста, обратитесь к нашей статье. Ниже приведен пример кодирования запросов и текстов. Использование инструкций для улучшения качества эмбеддингов Для достижения более точных результатов при работе с эмбеддингами, особенно в задачах поиска и извлечения информации (retrieval), рекомендуется добавлять инструкцию на естественном языке перед текстовым запросом (query). Это помогает модели лучше понять контекст и цель запроса, что положительно сказывается на качестве результатов. Важно отметить, что инструкцию нужно добавлять только перед запросом, а не перед документом. Для симметричных задач, таких как классификация (classification) или семантическое сравнение текстов (semantic text similarity), инструкцию необходимо добавлять перед каждым запросом. Это связано с тем, что такие задачи требуют одинакового контекста для всех входных данных, чтобы модель могла корректно сравнивать или классифицировать их. Примеры инструкций для симметричных задач: Для retrieval-задач (например, поиск ответа в тексте) можно использовать инструкцию: 'Дан вопрос, необходимо найти абзац текста с ответом'. Такой подход особенно эффективен…
Read the full model card ↗ · Preview checked 2026-10-30T23:17:05.746Z
Inside the original model card — Document outline
- Giga-Embeddings-instruct
- Использование
- Requirements
- Transformers
- Sentence Transformers
- LangChain
- Инструктивность
- Поддерживаемые языки
- FAQ
- Ограничения
Headings are captured from the source. Links open the publisher’s document, not a locally hosted copy.
Documentation belongs to its respective authors. Reported project/model license: mit. A listing is not a grant of reuse or training rights. Confirm the document’s own terms at the source.
Model overview
ai-sage/Giga-Embeddings-instruct is a feature-extraction model repository published by ai-sage on Hugging Face. The source reports the sentence-transformers library.
This page summarizes Hub metadata. For intended use, training data, evaluation results and limitations, consult the original model card.
Model facts
- Task
- feature-extraction
- Library
- sentence-transformers
- Recent downloads (30 days)
- 109,398
- Cumulative likes
- 121
- Hugging Face trending score
- 1
- Reported safetensors parameters
- 3,449,624,576
- Architecture
- GigarEmbedModel
- License
- mit
- Access
- Not gated by Hugging Face
- Created
- 2024-12-11T12:25:30.000Z
- Last modified
- 2025-10-24T11:04:48.000Z
Compatibility and lineage
Reported languages: ru, en
Base-model lineage was not included.
Parameter count is not a RAM/VRAM requirement. Check precision, quantization, context length and runtime compatibility in the model card; no hardware or API-cost claim is inferred here.
Use and evaluate
Check license terms and access requirements first. Review the model card’s documented loading instructions, evaluations and safety limitations. Benchmark scores are not imported by this directory, and popularity is not an accuracy ranking.
No model weights are downloaded or executed by AltAPIs. Never enable remote model code without reviewing it.
Source and freshness
Source: Hugging Face Hub. Metadata observed 2026-10-27T06:50:19.874Z. Daily imports are snapshots, not real-time monitoring.
Popularity and source listings do not establish security, suitability, licensing rights or benchmark performance.