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Modernbert Base Gooaq

tomaarsenによって開発
これはModernBERT-baseをベースにした文変換モデルで、文の類似度計算や情報検索タスクに特化しています。
ダウンロード数 3,092
リリース時間 : 12/19/2024

モデル概要

このモデルは文の特徴を抽出し類似度を計算することで、情報検索や質問応答システムなどのシナリオに使用できます。キャッシュされた複数ネガティブ例のランキング損失を使用してトレーニングされており、複数のベンチマークテストで良好な性能を示しています。

モデル特徴

効率的な文特徴抽出
文を高次元ベクトル表現に効率的に変換し、意味情報を捉えることができます
最適化された類似度計算
キャッシュされた複数ネガティブ例のランキング損失を使用してトレーニングされ、文の類似度計算が最適化されています
大規模トレーニングデータ
300万件以上のデータでトレーニングされており、強力な汎化能力を持っています

モデル能力

文類似度計算
情報検索
特徴抽出
質問応答システムサポート

使用事例

情報検索
ドキュメント検索
クエリ文から大量のドキュメント中から関連内容を検索
NanoNQデータセットで0.8の精度@10を達成
質問応答システム
問題マッチング
ユーザーの質問と知識ベース内の類似問題をマッチング
NanoMSMARCOデータセットで0.82の精度@10を達成
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