Gte Qwen2 7B Instruct GGUF
アリババNLPチームが開発した7Bパラメータ規模の多言語テキスト埋め込みモデルで、文類似度タスクに特化し、複数の量子化バージョンを提供
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リリース時間 : 2/16/2025
モデル概要
Qwen2アーキテクチャに基づく7Bパラメータモデルで、主に文類似度計算とテキスト埋め込みタスクに使用され、英語処理をサポート
モデル特徴
複数量子化バージョン
Q2_Kからf16までの12種類の異なる精度の量子化バージョンを提供し、様々なシナリオのニーズに対応
効率的な推論
量子化処理によりモデルサイズが大幅に減少し、最小で3.1GB(Q2_K)となり、リソース制約環境に適している
高品質埋め込み
MTEBなどのベンチマークテストで優れた性能を発揮し、高品質な文埋め込みを生成可能
モデル能力
文埋め込み生成
テキスト類似度計算
意味検索
使用事例
情報検索
ドキュメント類似性検索
大規模ドキュメントライブラリで意味的に類似したドキュメントを迅速に検索
推薦システム
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コンテンツの意味的類似性に基づいてパーソナライズされた推薦を生成
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