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Bge Micro V2
B
Bge Micro V2
TaylorAIによって開発
bge_micro は文類似度計算に特化した軽量モデルで、様々な自然言語処理タスクに適しています。
ダウンロード数 248.53k
リリース時間 : 10/11/2023
モデル概要
このモデルは主に文類似度計算と特徴抽出に使用され、入力文を高次元ベクトル表現に変換し、後の類似度比較や分類タスクを容易にします。
モデル特徴
軽量設計
モデルサイズが小さく、リソースが限られた環境での展開に適しています。
マルチタスクサポート
文類似度計算、特徴抽出、分類など様々な自然言語処理タスクをサポートします。
高性能
MTEB評価セットなど、複数の標準データセットで優れた性能を発揮します。
モデル能力
文類似度計算
特徴抽出
テキスト分類
情報検索
クラスタリング分析
使用事例
電子商取引
商品レビュー分類
Amazon商品レビューの感情分類
MTEB AmazonPolarityClassificationデータセットで79.75%の精度を達成
反事実的レビュー検出
Amazonプラットフォーム上の反事実的レビューを識別
MTEB AmazonCounterfactualClassificationデータセットで67.76%の精度を達成
金融サービス
銀行カスタマーサポート質問分類
銀行の顧客質問を自動分類
MTEB Banking77Classificationデータセットで81.17%の精度を達成
学術研究
論文クラスタリング
arXivとbiorxiv論文のトピッククラスタリング
MTEB ArxivClusteringP2PデータセットでV-measure44.53を達成
Safetensors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
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3,269
16
Cadet Tiny
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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。
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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。
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R
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2,694
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