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Ruropebert E5 Base 512 Allru Authorship

asaakyanによって開発
BERTアーキテクチャに基づくロシア語のRoPE埋め込みモデルで、文章の類似度と特徴抽出タスクに最適化されています。
ダウンロード数 37
リリース時間 : 12/5/2024

モデル概要

このモデルはBERTアーキテクチャに基づくロシア語の事前学習モデルで、RoPE(Rotary Position Embedding)位置符号化を採用しており、主に文章の類似度計算と特徴抽出タスクに使用されます。モデルは最大512のシーケンス長をサポートし、対比損失関数を使用して訓練されています。

モデル特徴

RoPE位置符号化
Rotary Position Embedding技術を採用しており、長いシーケンスと位置情報をより良く処理することができます。
対比損失訓練
対比損失関数を使用して最適化されており、文章の類似度タスクに特に適しています。
大容量の訓練データ
246万件のロシア語の文章ペアで訓練されており、強力な意味理解能力を持っています。

モデル能力

文章の埋め込み生成
意味的類似度計算
テキストの特徴抽出
文章レベルの意味理解

使用事例

情報検索
類似ドキュメントの検索
入力された文章に基づいて、意味的に類似したドキュメントまたは段落を検索します。
検索の関連性と正確性を向上させます。
スマートカスタマーサポート
質問のマッチング
ユーザーの質問と知識ベース内の類似した質問をマッチングします。
自動質問応答システムの正確率を向上させます。
コンテンツ推薦
関連コンテンツの推薦
ユーザーが閲覧したコンテンツに基づいて、意味的に類似した他のコンテンツを推薦します。
ユーザーの関与度と満足度を向上させます。
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