# マルチタスク評価

LeRobotを基に訓練されたロボットの戦略モデルで、力の宝石を拾うタスクに使用されます。

StableLM Zephyr 3Bは30億パラメータの命令チューニングモデルで、公開データセット、合成データセット、直接選好最適化(DPO)でトレーニングされ、優れた性能を発揮します。

GIST-Embedding-v0 は sentence-transformers ベースの文埋め込みモデルで、主に文の類似度計算と特徴抽出タスクに使用されます。

DeepSeek-R1のINT4重み量子化バージョンで、重みのビット数を減らすことでGPUメモリとディスクスペースの要件を約50%削減し、元のモデルの性能を維持しています。

LatxaはLlama-3.1ベースの70Bパラメータのバスク語大規模言語モデルで、命令微調整とFP8量子化を施し、バスク語最適化のために設計されています

Latxa 3.1 70B InstructはLlama-3.1 (Instruct)を基にした命令ファインチューニング版で、バスク語に最適化されており、複数のバスク語ベンチマークテストで優れた性能を発揮します。

modernbert-ja-310m をベースとした日英双语句子特徴抽出モデルで、文の類似度計算とテキスト分類タスクをサポート

GTE-small は効率的な文埋め込みモデルで、thenlper/gte-small ベースモデルに基づき、文の類似度タスクに特化しています。

Lamarckvergence-14B は、mergekit によって統合された事前学習済み言語モデルで、Lamarck-14B-v0.7 と Qwenvergence-14B-v12-Prose-DS を統合したものです。Open LLM リーダーボードでは、15B パラメータ以下のモデルの中で1位を獲得しています。

DistilBERTベースの軽量文埋め込みモデル、様々なテキスト処理タスクに適応

Conan-embedding-v1はTencent BACチームによって開発された中国語テキスト埋め込みモデルで、中国語テキストの意味表現と類似度計算に特化しています。

Stella 400M v5は英語テキスト埋め込みモデルで、複数のテキスト分類および検索タスクで優れた性能を発揮します。

ModernBERT事前学習アーキテクチャに基づく英語テキスト並べ替えモデルで、AlibabaのTongyi Labによって開発され、8192トークンの長文処理をサポートします。

LENS-4000はトランスフォーマーベースのテキスト埋め込みモデルで、特徴抽出と文の類似度計算に特化しており、複数のテキスト分類タスクで優れた性能を発揮します。

Stella 400Mは中規模の英語テキスト処理モデルで、分類と情報検索タスクに特化しています。

WiroAIが開発したトルコ語大規模言語モデル、Llama-3.1-8B-Instructを基に微調整され、トルコ語テキスト生成と会話タスクに特化しています。

Bielik-11B-v2は110億パラメータを持つ生成型テキストモデルで、ポーランド語テキスト向けに開発・訓練され、Mistral-7B-v0.2を初期化し、4000億トークンを訓練しました。

Meltemi 7B Instruct v1.5は、Mistral 7Bをベースに改良されたギリシャ語指令微調整大規模言語モデルで、ギリシャ語の自然言語処理タスクに特化しています。

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。

Meta-Llama-3-8B-Instructアーキテクチャに基づき、Self-Play Preference Optimization方法を用いて第三次反復で開発された大規模言語モデル。

Jina Embeddings V2 Baseは中国語に最適化された文埋め込みモデルで、テキストを高次元ベクトル表現に変換し、文の類似度計算や特徴抽出に使用できます。

このモデルは中国語テキスト埋め込みベンチマーク(MTEB)で複数のタスク評価を行っており、テキスト類似度、分類、クラスタリング、検索などのタスクを含みます。

VenusaurはMihaiii/Bulbasaurベースモデルを基に開発された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。

OpenELMは、Transformerモデルの各層で効率的にパラメータを割り当てる階層的スケーリング戦略を採用した、オープンソースの効率的な言語モデルのセットです。

Snowflake Arctic Embed L は文の類似度と特徴抽出に特化したモデルで、様々な自然言語処理タスクに適しています。

Snowflake Arctic Embed M は文類似度タスクに特化した文変換モデルで、効率的にテキスト特徴を抽出し文間の類似度を計算できます。

Dmeta-embedding-zh-smallは、複数の自然言語処理タスクで優れた性能を発揮するモデルで、特に中国語テキスト処理に適しています。

EEVE-Korean-Instruct-10.8B-v1.0を基にした韓国語コマンド最適化モデル、直接選好最適化(DPO)手法でトレーニング

vortex-3bはOEvortexによって開発された27.8億パラメータの因果言語モデルで、Pythia-2.8bモデルをベースにVortex-50kデータセットでファインチューニングされています。

bge_microはsentence-transformersベースの文埋め込みモデルで、文類似度計算と特徴抽出タスクに特化しています。

Piccolo-math-2x7bは数学と論理的推論に特化した大規模言語モデルで、作者のペット犬クラウスにちなんで名付けられました。このモデルは複数のベンチマークテストで優れた成績を収めており、特に数学とコード生成タスクで顕著です。

Dolphin-2.6-Mistral-7B-DPO-Laserをベースにした中規模混合エキスパート(MoE)実装で、評価性能が平均約1ポイント向上

cloudy-large-zh は中国語の文類似度計算モデルで、特徴抽出と文類似度タスクに特化しており、様々な検索と再ランキングタスクをサポートします。

RoBERTaアーキテクチャに基づく大規模ポーランド語文章変換モデルで、文の類似度計算と特徴抽出タスクに特化しています。

RoBERTaアーキテクチャに基づくポーランド語文埋め込みモデルで、文類似度計算と特徴抽出タスクに特化しています。

mmlw-e5-small は文類似度タスクのための文変換モデルで、ポーランド語テキスト処理をサポートします。

これはKartonBERTaアーキテクチャに基づくポーランド語の文変換モデルで、主に文の類似度計算と特徴抽出タスクに使用されます。

tao-8k-origin は文の類似度計算に特化したモデルで、複数の類似度測定方法をサポートし、複数の中国語評価データセットで優れた性能を発揮します。

stella-base-zh-v2は、センテンストランスフォーマーに基づく中国語の意味類似度計算モデルで、様々なテキスト類似度タスクと評価基準をサポートしています。

stella-large-zh-v2は文の類似度計算に特化した中国語モデルで、様々な意味的テキスト類似度タスクやテキスト分類タスクをサポートします。