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SGPT 2.7B Weightedmean Msmarco Specb Bitfit

Muennighoffによって開発
SGPT-2.7Bは加重平均法に基づく文変換モデルで、文の類似度タスクに特化しており、MSMARCOデータセットで訓練され、BitFit技術が適用されています。
ダウンロード数 85
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルは主に文の類似度計算と特徴抽出タスクに使用され、MTEBベンチマークテストで良好な性能を示し、様々なテキスト分類と検索シーンに適しています。

モデル特徴

加重平均法
加重平均技術を用いて文の表現を処理し、類似度計算の精度を向上させます。
BitFit技術
BitFitパラメータの効率的な微調整方法を適用し、性能を維持しながら計算リソースの要求を削減します。
マルチタスク適応
MTEBベンチマークテストの様々なタスクで良好な性能を示し、分類、クラスタリング、検索などが含まれます。

モデル能力

文の類似度計算
テキスト特徴抽出
テキスト分類
情報検索
テキストクラスタリング

使用事例

電子商取引
商品レビュー分類
Amazonの商品レビューの感情極性を分類します。
MTEB Amazon極性分類タスクで71.44%の正解率を達成しました。
反事実レビュー検出
Amazonプラットフォーム上の反事実レビューを識別します。
MTEB Amazon反事実分類タスクで67.57%の正解率を達成しました。
金融
銀行客服分類
銀行の顧客サービス問い合わせを分類します。
MTEB Banking77分類タスクで83.22%の正解率を達成しました。
学術
論文クラスタリング
Arxivの学術論文をテーマ別にクラスタリングします。
MTEB ArxivクラスタリングP2PタスクでVメトリックが44.72に達しました。
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