all - MiniLM - L12 - v2 - GGUFオープンソースモデル - 高効率な文章類似度計算、無料でのデプロイで超実用的

All MiniLM L12 V2 GGUF

leliugaによって開発

BERTベースの軽量文埋め込みモデルで、文の類似度を効率的に計算するために使用されます。

ダウンロード数 1,169

リリース時間 : 3/15/2024

モデル概要

このモデルはMiniLMアーキテクチャに基づく軽量文埋め込みモデルで、文間の類似度を計算するために特別に設計されており、様々な自然言語処理タスクに適しています。

軽量で効率的

MiniLMアーキテクチャを採用し、性能を維持しながらモデルのサイズを大幅に削減します。

多機能文埋め込み

高品質の文埋め込み表現を生成でき、様々な下流タスクに適しています。

GGUF形式のサポート

GGUF形式のモデルファイルを提供し、異なるプラットフォームでのデプロイと使用を容易にします。

文の類似度計算

テキスト特徴抽出

意味的検索

情報検索

情報検索

文書類似性検索

大規模な文書ライブラリ内で意味的に類似した文書を検索します。

関連する文書を効率的かつ正確に返します。

質問応答システム

質問マッチング

ユーザーの質問と知識ベース内の類似した質問をマッチングします。

質問応答システムの精度と応答速度を向上させます。

属性	详情
モデル作成者	Sentence Transformers
モデル名	all-MiniLM-L12-v2
元のモデル	all-MiniLM-L12-v2
モデルタイプ	sentence-similarity
量子化担当者	Leliuga
パイプラインタグ	sentence-similarity
言語	en
データセット	s2orc、flax-sentence-embeddings/stackexchange_xml、ms_marco、gooaq、yahoo_answers_topics、code_search_net、search_qa、eli5、snli、multi_nli、wikihow、natural_questions、trivia_qa、embedding-data/sentence-compression、embedding-data/flickr30k-captions、embedding-data/altlex、embedding-data/simple-wiki、embedding-data/QQP、embedding-data/SPECTER、embedding-data/PAQ_pairs、embedding-data/WikiAnswers
ライセンス	apache-2.0
推論	false