G

Gte Large

thenlperによって開発
GTE-Largeは強力なセンテンストランスフォーマーモデルで、文の類似度とテキスト埋め込みタスクに特化しており、複数のベンチマークテストで優れた性能を発揮します。
ダウンロード数 1.5M
リリース時間 : 7/27/2023

モデル概要

GTE-Largeは汎用的なテキスト埋め込みモデルで、文を高次元ベクトル表現に変換し、類似度計算、分類、クラスタリング、情報検索などのタスクに使用できます。

モデル特徴

優れたマルチタスク性能
分類、検索、クラスタリングなど様々なNLPタスクでバランスの取れた性能を発揮
高品質な文埋め込み
生成される文埋め込みは意味情報を効果的に捕捉
広範なベンチマーク検証
MTEBなど複数のベンチマークテストセットで包括的な評価を実施

モデル能力

文の類似度計算
テキスト分類
情報検索
テキストクラスタリング
文のベクトル化

使用事例

電子商取引
製品レビューの感情分析
Amazon製品レビューの感情傾向を分析
AmazonPolarityデータセットで92.5%の精度を達成
反事実的レビュー検出
Amazon上の反事実的レビューを識別
AmazonCounterfactualデータセットで72.6%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
arXiv P2PクラスタリングタスクでV-measure48.6を達成
カスタマーサービス
銀行問題分類
銀行顧客の問題を自動分類
Banking77データセットで86.1%の精度を達成
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