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Bge M3 Msmarco V3 Sbert

BlackBeenieによって開発
これはBAAI/bge-m3からファインチューニングされたsentence-transformersモデルで、文や段落を1024次元の密ベクトル空間にマッピングし、意味的テキスト類似度や意味検索などのタスクをサポートします。
ダウンロード数 20
リリース時間 : 3/3/2025

モデル概要

このモデルは意味的テキスト類似度と意味検索タスク向けに設計されており、テキストを高次元ベクトル表現に変換でき、情報検索、テキスト分類、クラスタリングなどのシナリオに適しています。

モデル特徴

高次元ベクトル表現
文や段落を1024次元の密ベクトル空間にマッピングし、深層意味特徴を捕捉
長文サポート
最大8192トークンのシーケンス長をサポートし、長文書処理に適している
効率的な類似度計算
コサイン類似度を使用してテキスト間の意味的類似度を迅速に計算

モデル能力

意味的テキスト類似度計算
意味検索
言い換えマイニング
テキスト分類
テキストクラスタリング

使用事例

情報検索
質問応答システム
質問と候補回答の意味的類似度を計算して最適な回答を見つける
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