# 10億レベルの文ペア訓練

mpnet-baseに基づく文埋め込みモデルで、自己教師付き対比学習を通じて10億の文ペアデータセットで訓練され、高品質の文の意味ベクトル表現を生成できます。

MiniLM-L12モデルをベースに、自己教師付き対比学習を通じて超10億の文ペアデータセットで微調整された文エンベディングモデルで、高品質の意味ベクトル表現を生成できます。

RoBERTa-largeに基づく文埋め込みモデルで、自己教師付き対比学習を通じて10億の文ペアデータセットで訓練され、意味が豊富な文ベクトル表現を生成するために使用されます。

MiniLMアーキテクチャに基づく軽量級文埋め込みモデルで、対比学習を通じて10億の文ペアデータセットで微調整され、意味類似度計算と情報検索タスクに適しています。

MiniLM-L12アーキテクチャに基づく文エンベディングモデルで、対比学習を通じて10億を超える文ペアのデータセットで訓練され、高品質の意味ベクトル表現を生成できます。