Jina Embeddings V2 Base En 202457 Oc31 Webapp
J
Jina Embeddings V2 Base En 202457 Oc31 Webapp
fine-tunedによって開発
jina-embeddings-v2-base-enを基に微調整したテキスト埋め込みモデルで、法律相談の検索エンジン最適化のために特別に設計され、中国語と英語の法律テキストの特徴抽出をサポートします。
ダウンロード数 40
リリース時間 : 5/7/2024
モデル概要
このモデルはjina-embeddings-v2-base-enの微調整バージョンで、法律相談シナリオに最適化されており、法律テキストの特徴を効率的に抽出でき、法律問題のマッチングや法律相談検索などのタスクに適しています。
モデル特徴
法律分野最適化
法律テキストに特化して微調整されており、法律用語や相談シナリオをより良く理解できます
二言語サポート
中国語と英語のテキストの特徴抽出を同時にサポートします
効率的な類似度計算
法律相談検索のために最適化されており、類似の法律問題と解答を迅速にマッチングできます
モデル能力
法律テキスト特徴抽出
文類似度計算
法律問題マッチング
法律相談検索
使用事例
法律相談サービス
法律問題マッチング
ユーザーの相談を既存の法律QAデータベースとマッチングし、最も関連性の高い解答を見つけます
法律相談サービスの応答速度と正確性を向上させます
法律文書検索
ユーザーの問題に基づいて関連する法律条文や判例を検索します
ユーザーが必要な法律根拠を迅速に見つけるのを支援します
法律知識管理
法律知識庫の整理
法律文書を自動的に分類し関連付けます
法律知識庫の検索性と可用性を向上させます
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2%です。
対話システム
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98