Products Matching Aumet
これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を384次元の密なベクトル空間にマッピングでき、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。
ダウンロード数 19
リリース時間 : 5/2/2023
モデル概要
このモデルは文や段落のベクトル化表現に特化しており、高品質の意味的埋め込みベクトルを生成でき、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
高次元ベクトル表現
入力テキストを384次元の密なベクトルに変換し、豊富な意味情報を捉えることができます。
意味的類似度計算
ベクトル空間内の距離計算により、文間の意味的類似度を正確に測定します。
統合が容易
シンプルなAPIインターフェースを提供し、既存のNLPシステムに簡単に統合できます。
モデル能力
文のベクトル化
意味的類似度計算
テキストクラスタリング
意味検索
使用事例
情報検索
意味検索システム
キーワードマッチングではなく意味に基づく検索システムを構築します。
検索結果の関連性と精度を向上させます。
テキスト分析
文書クラスタリング
大量の文書を自動的に分類してクラスタリングします。
文書集合内のトピックやパターンを発見します。
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2%です。
対話システム
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98