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Instructor Large Safetensors
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Instructor Large Safetensors

gentlebowlによって開発
INSTRUCTOR は T5 アーキテクチャに基づくテキスト埋め込みモデルで、文の類似度計算や情報検索タスクに特化しています。テキスト分類、クラスタリング、意味類似度評価など、さまざまな NLP タスクで優れた性能を発揮します。
テキスト埋め込み
Transformers
 英語オープンソースライセンス:Apache-2.0#テキスト意味類似度#マルチタスクテキスト埋め込み#情報検索最適化
ダウンロード数 16
リリース時間 : 4/25/2023

モデル概要

INSTRUCTOR は強力なテキスト埋め込みモデルで、テキストを高品質なベクトル表現に変換でき、情報検索、テキスト分類、クラスタリング、意味類似度計算など、さまざまな自然言語処理タスクに適用できます。

モデル特徴

マルチタスクサポート
文類似度、情報検索、テキスト分類、クラスタリングなど、さまざまな NLP タスクをサポートします。
高性能
MTEB、BEIR などの複数のベンチマークデータセットで優れた性能を発揮します。
柔軟な埋め込みベクトル
高品質なテキスト埋め込みベクトルを生成でき、さまざまな下流タスクに適用できます。

モデル能力

文類似度計算
情報検索
テキスト分類
テキストクラスタリング
意味類似度評価
プロンプト検索
テキスト再ランキング

使用事例

情報検索
ドキュメント検索
INSTRUCTOR の埋め込みベクトルを使用して効率的なドキュメント検索を行います。
CQADupstack データセットで優れた性能を発揮し、平均精度@10 が 38.1365 に達しました。
テキスト分類
感情分析
INSTRUCTOR を使用してテキストの感情分類を行います。
AmazonPolarity データセットで精度が 91.526% に達しました。
意味類似度
文類似度計算
2つの文の間の意味的類似度を計算します。
BIOSSES データセットでコサイン類似度スピアマン相関係数が 84.387 に達しました。
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