モデル選定

クロスエンコーダー

# クロスエンコーダー

Climate Science Reranker

これはクロスエンコーダーに基づく気候科学のテキスト再ランキングモデルで、気候科学分野の意味検索とテキスト関連性のランキングに特化しています。

テキスト埋め込み

TensorBoard 英語

Set Encoder Novelty Base

Set-Encoderは、効率的で置換不変性を持つ段落の並べ替えに特化したクロスエンコーダーアーキテクチャで、特に新規性認識を考慮した並べ替えタスクに適しています。

テキスト埋め込み

Bge Reranker V2 M3 Ko

これはBAAI/bge-reranker-v2-m3を基に韓国語向けに最適化されたリランキングモデルで、主にテキストランキングタスクに使用されます。

テキスト埋め込み複数言語対応

Japanese Reranker Cross Encoder Base V1

これは日本語で訓練されたReranker（CrossEncoder）モデルで、テキスト関連性ソートタスクに使用されます。

テキスト埋め込み日本語

Japanese Reranker Cross Encoder Small V1

これは日本語でトレーニングされたリランカー（クロスエンコーダー）モデルで、テキストランキングタスクに使用されます。

テキスト埋め込み日本語

Japanese Reranker Cross Encoder Xsmall V1

これは日本語でトレーニングされたリランカー（クロスエンコーダー）モデルで、テキストランキングタスクに使用されます。

テキスト埋め込み日本語

これはヘブライ語用のクロスエンコーダーモデルで、ゼロショット分類タスクをサポートします。

テキスト分類

Transformers その他

Quora Roberta Base

Quoraの重複質問データセットでトレーニングされたクロスエンコーダーで、2つの質問が重複している確率を予測します

テキスト分類英語

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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

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

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

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