Linq Embed Mistral Bnb 4bit
L
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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type: mteb/nq
name: MTEB NQ
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type: mteb/amazon_counterfactual
name: MTEB AmazonCounterfactualClassification (en)
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Jina Embeddings V3
Jina Embeddings V3 は100以上の言語をサポートする多言語文埋め込みモデルで、文の類似度と特徴抽出タスクに特化しています。
テキスト埋め込み
Transformers 複数言語対応

J
jinaai
3.7M
911
Ms Marco MiniLM L6 V2
Apache-2.0
MS Marcoパッセージランキングタスクで訓練されたクロスエンコーダモデル、情報検索におけるクエリ-パッセージ関連性スコアリング用
テキスト埋め込み 英語
M
cross-encoder
2.5M
86
Opensearch Neural Sparse Encoding Doc V2 Distill
Apache-2.0
蒸留技術に基づくスパース検索モデルで、OpenSearch向けに最適化されており、推論不要のドキュメントエンコーディングをサポートし、検索関連性と効率性においてV1版を上回ります
テキスト埋め込み
Transformers 英語

O
opensearch-project
1.8M
7
Sapbert From PubMedBERT Fulltext
Apache-2.0
PubMedBERTに基づく生物医学エンティティ表現モデルで、自己アライメント事前学習により意味関係の捕捉を最適化します。
テキスト埋め込み 英語
S
cambridgeltl
1.7M
49
Gte Large
MIT
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。
テキスト埋め込み 英語
G
thenlper
1.5M
278
Gte Base En V1.5
Apache-2.0
GTE-base-en-v1.5 は英語の文章変換モデルで、文章類似度タスクに特化しており、複数のテキスト埋め込みベンチマークで優れた性能を発揮します。
テキスト埋め込み
Transformers 複数言語対応

G
Alibaba-NLP
1.5M
63
Gte Multilingual Base
Apache-2.0
GTE Multilingual Base は50以上の言語をサポートする多言語文埋め込みモデルで、文類似度計算などのタスクに適しています。
テキスト埋め込み
Transformers 複数言語対応

G
Alibaba-NLP
1.2M
246
Polybert
polyBERTは、完全に機械駆動の超高速ポリマー情報学を実現するための化学言語モデルです。PSMILES文字列を600次元の密なフィンガープリントにマッピングし、ポリマー化学構造を数値形式で表現します。
テキスト埋め込み
Transformers

P
kuelumbus
1.0M
5
Bert Base Turkish Cased Mean Nli Stsb Tr
Apache-2.0
トルコ語BERTベースの文埋め込みモデルで、意味的類似性タスクに最適化
テキスト埋め込み
Transformers その他

B
emrecan
1.0M
40
GIST Small Embedding V0
MIT
BAAI/bge-small-en-v1.5モデルを微調整したテキスト埋め込みモデルで、MEDIデータセットとMTEB分類タスクデータセットで訓練され、検索タスクのクエリエンコーディング能力を最適化しました。
テキスト埋め込み
Safetensors 英語
G
avsolatorio
945.68k
29
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