%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
Rubert Mini Uncased
MIT
このモデルはロシア語と英語の文の埋め込みベクトルを計算するために使用され、ai-forever/FRIDAの埋め込みベクトルを蒸留して取得されます。モデルはuncasedタイプで、テキスト内の大文字と小文字を区別しません。
テキスト埋め込み
Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応R
sergeyzh
724
3
BERTA
MIT
BERTAはFRIDAモデルの埋め込みベクトルをLaBSE-ru-turboに蒸留して得られたもので、ロシア語と英語の文の埋め込みベクトルを計算するために使用され、複数のプレフィックスタスクをサポートします。
テキスト埋め込み Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応B
sergeyzh
7,089
12
Turkish Base Bert Uncased Mean Nli Stsb Tr
MIT
これはトルコ語BERTモデルに基づく文埋め込みモデルで、文の類似度計算や意味的検索タスクに適しています。
テキスト埋め込み Transformers その他
Transformers その他T
atasoglu
744
2
Full Sentence Distillroberta3
Sentence-Transformersベースの文類似度計算モデル、RoBERTaアーキテクチャと平均プーリング方式を採用
テキスト埋め込み
F
osanseviero
18
2
Just A Test
これはRobertaアーキテクチャに基づく文類似度計算モデルで、中国語テキスト処理をサポートします
テキスト埋め込み
J
osanseviero
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0
Contriever Msmarco
Contriever事前学習モデルのファインチューニング版で、高密度情報検索タスク向けに最適化され、対照学習手法で訓練されています
テキスト埋め込み Transformers
TransformersC
facebook
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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
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Cadet Tiny
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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。
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Transformers 英語C
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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
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