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Linq Embed Mistral Bnb 4bit

ashercn97によって開発
Linq-Embed-MistralはMistralアーキテクチャに基づく埋め込みモデルで、テキスト分類、検索、クラスタリングタスクに特化しており、複数のMTEBベンチマークで優れた性能を発揮します。
ダウンロード数 147
リリース時間 : 4/10/2025

モデル概要

このモデルは主に高品質なテキスト埋め込みを生成するために使用され、テキスト分類、情報検索、文書クラスタリングなど、さまざまな自然言語処理タスクに適用できます。

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、さまざまな自然言語処理タスクで優れた性能を発揮
広範なベンチマークカバレッジ
MTEBの複数のベンチマークデータセットで包括的な評価を実施
効率的な検索能力
情報検索タスクで高い精度と再現率を達成

モデル能力

テキスト分類
情報検索
文書クラスタリング
意味的類似度計算
テキスト再ランキング

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
Amazon極性分類タスクで95.70%の精度を達成
製品分類
Amazon製品を複数カテゴリに分類
Amazon多カテゴリレビュー分類で57.64%の精度を達成
金融
銀行カスタマーサポート分類
銀行の顧客問い合わせを分類
Banking77データセットで87.88%の精度を達成
情報検索
質問応答システム
質問応答システムで関連文書を検索
HotpotQAデータセットで70.08%の平均精度を達成
事実確認
ある主張を支持または反駁する証拠を検索
ClimateFEVERデータセットで31.50%の平均精度を達成
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