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Biencoder Camembert Base Mmarcofr

antoinelouisによって開発
これはフランス語のための密な単一ベクトルデュアルエンコーダーモデルで、意味検索タスクに使用できます。
ダウンロード数 984
リリース時間 : 5/22/2023

モデル概要

このモデルはクエリとパッセージを768次元の密なベクトルにマッピングし、コサイン類似度で関連性を計算します。フランス語の情報検索シナリオに適しています。

モデル特徴

フランス語最適化
フランス語テキストに特化して最適化された意味検索モデル
効率的な検索
単一ベクトル表現を使用して大規模ドキュメント検索を効率的に実現
高品質なネガティブサンプル
訓練時に複数の検索器から収集した難しいネガティブサンプルを使用

モデル能力

意味的類似度計算
パッセージ検索
情報検索
クエリ-パッセージマッチング

使用事例

情報検索
ドキュメント検索システム
フランス語のドキュメント検索システムを構築し、クエリに基づいて最も関連性の高いドキュメントを返す
mMARCO-frデータセットでRecall@500が89.1を達成
質問応答システム
質問応答システムの検索コンポーネントとして、質問に最も関連するパッセージを見つける
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