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E5 Large V2 Onnx
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E5 Large V2 Onnx

nixiesearchによって開発
これは文や段落を密なベクトル空間にマッピングする文変換モデルで、クラスタリングや意味検索などのタスクに適しています。
テキスト埋め込み 英語オープンソースライセンス:Apache-2.0#文埋め込み#意味検索#多シーン適応
ダウンロード数 114
リリース時間 : 11/7/2023

モデル概要

このモデルはintfloat/e5-large-v2のONNX変換バージョンで、テキストを高次元ベクトル表現に変換するために特別に設計されており、さまざまな自然言語処理タスクをサポートします。

モデル特徴

ONNX最適化
Float32バージョンとQInt8量子化バージョンの2つの最適化バージョンを提供し、最適化レベルは2で、さまざまな展開ニーズに対応します
多データセット訓練
モデルはs2orc、stackexchange_xml、ms_marcoなどの高品質データセットで訓練されています
効率的な意味表現
文や段落を密なベクトル空間に効率的にマッピングし、意味情報を保持できます

モデル能力

テキスト埋め込み
意味的類似度計算
情報検索
テキストクラスタリング

使用事例

情報検索
ドキュメント検索
クエリとドキュメントをベクトルに変換し、意味に基づくドキュメント検索を実現
キーワード検索と比較して、クエリの意図をよりよく理解できます
テキスト分析
類似問題識別
異なる表現だが意味的に類似した問題を識別
QAシステムで重複質問を減らすために使用可能
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