モデル選定

英文テキスト埋め込み

# 英文テキスト埋め込み

Gte Base En V1.5

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

Bge Base En V1.5 Onnx Q

BAAI/bge-base-en-v1.5はTransformerアーキテクチャに基づく英文テキスト埋め込みモデルで、主に文の類似度計算とテキスト分類タスクに使用されます。

テキスト埋め込み

GTE-smallはアリババDAMOアカデミーによって訓練された汎用テキスト埋め込みモデルで、BERTフレームワークに基づいており、情報検索や意味的テキスト類似度などのタスクに適しています。

テキスト埋め込み

Transformers 英語

48万曲の英文歌詞でトレーニングされた文変換モデル、300次元の文埋め込みベクトルを生成

テキスト埋め込み

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

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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