haru-e5-small-en-int8

HaruPet 데스크톱 펫의 영어 'CPU 전용 대화'(내장 대화 모델을 못 쓰는 사용자용 답 고르기)에 쓰는 문장 임베딩 모델이에요. 언어마다 모델이 따로 있어요(한국어: haru-e5-small-int8). 한국어 하루 모델에서 출발해 영어 질문↔답 쌍으로 이어서 학습했어요(MultipleNegativesRanking, 3에폭). 학습 데이터는 공개하지 않아요.

• onnx/model_quantized.onnx: int8 동적 양자화(채널별 uint8), 118MB. 앱이 쓰는 파일이에요.
• onnx/model.onnx: fp32, 470MB
• 384차원, mean pooling 후 정규화. 입력 앞에 query: 를 붙여요.

CPU 전용 대화 묶음 (cpu-chat/)

• cpu-chat/questions.f16: 공용 질문 3,575개(영어)의 벡터. 3,575×384 float16, little-endian, 정규화됨. 2.7MB
• cpu-chat/answers.json: answers.{haru,luna,mori,minako}[i], fallback.<캐릭터> 3개, threshold 0.5

최고 점수 >= threshold 면 그 질문의 답, 아니면 되묻는 말. CPU(WASM, 1스레드)에서 한 번 고르는 데 약 15ms, 효율 코어만 쓰면 약 96ms.