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Modernbert Large Msmarco Bpr

BlackBeenieによって開発
これはModernBERT-largeからファインチューニングされたsentence-transformersモデルで、文章や段落を1024次元の密なベクトル空間にマッピングし、意味的テキスト類似性や意味検索などのタスクをサポートします。
ダウンロード数 21
リリース時間 : 2/7/2025

モデル概要

このモデルはModernBERT-largeアーキテクチャに基づいてファインチューニングされ、文章や段落のベクトル表現に特化しており、様々な自然言語処理タスクに適しています。

モデル特徴

長文処理能力
最大8192トークンのシーケンス長をサポートし、長文書や段落の処理に適しています。
効率的なベクトル表現
テキストを1024次元の密なベクトル空間にマッピングし、豊富な意味情報を保持します。
ファインチューニング最適化
ModernBERT-largeアーキテクチャに基づいて特別にファインチューニングされ、文章類似度タスクのパフォーマンスが最適化されています。

モデル能力

意味的テキスト類似度計算
意味検索
言い換えマイニング
テキスト分類
テキストクラスタリング

使用事例

情報検索
関連文書検索
クエリ文章に基づいて意味的に類似した関連文書段落を検索
意味的に関連しているが表現が異なるテキストコンテンツを効果的にマッチングできます
質問応答システム
回答段落マッチング
ユーザーの質問と候補回答段落の類似度をマッチング
質問に最も関連性の高い回答段落を正確に見つけることができます
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