Granite Question Classifier
IBM Granite 埋め込みモデルをファインチューニングした問題分類器で、一般的な質問と特定の質問を区別するために使用されます
ダウンロード数 22
リリース時間 : 1/31/2025
モデル概要
このモデルは ibm-granite/granite-embedding-30m-english をファインチューニングしたバージョンで、問題タイプの分類に特化しており、要約リクエストなどの一般的な質問と特定の詳細クエリなどの特定の質問を区別し、RAGパイプラインの操作を最適化します。
モデル特徴
高精度分類
問題分類タスクで94%のトレーニング精度を達成
多言語対応
英語とポルトガル語の問題分類をサポート
RAGパイプライン最適化
問題タイプの区別により検索拡張生成プロセスを最適化
軽量モデル
効率的な小型埋め込みモデルに基づいて構築
モデル能力
問題分類
テキスト分類
多言語処理
RAGパイプライン統合
使用事例
情報検索システム
RAGパイプライン最適化
問題タイプに応じて検索戦略を調整し、一般的な質問には要約生成を、特定の質問には正確な検索を適用
検索効率と結果の関連性を向上
質問応答システム
インテリジェントカスタマーサポート
ユーザーの質問が一般的な相談か具体的な問題かを識別し、適切な回答戦略を割り当て
カスタマーサポートの効率とユーザー満足度を向上
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