# 384次元ベクトル空間

intfloat/multilingual-e5-smallをベースにファインチューニングした韓国語文埋め込みモデルで、384次元ベクトル表現をサポートし、意味的類似性計算などのタスクに適しています

これはBAAI/bge-small-en-v1.5を金融データセットでファインタューニングした文エンベッディングモデルで、セマンティックテキスト類似度やセマンティック検索などのタスクに使用されます。

sentence-transformersに基づく軽量級モデルで、文や段落を384次元ベクトル空間にマッピングし、クラスタリングや意味検索などのタスクをサポートします。

sentence-transformersベースのモデルで、クエリを384次元ベクトル空間にマッピングし、クエリクラスタリングや意味検索などのタスクに利用可能

これは多言語文埋め込みモデルで、テキストを384次元ベクトル空間にマッピングでき、意味的検索やクラスタリングタスクに適しています。