モデル選定

512次元ベクトル

# 512次元ベクトル

Distiluse Base Multilingual Cased V2 Eclass

これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を512次元の密なベクトル空間にマッピングでき、クラスタリングや意味検索などのタスクに適しています。

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Bregman K10 Ep10 B2 L2

これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を512次元の密なベクトル空間にマッピングすることができ、クラスタリングや意味検索などのタスクに適しています。

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Congen BERT Small

これはConGenフレームワークに基づくBERTの小型モデルで、文を512次元のベクトル空間にマッピングするために使用され、意味検索などのタスクに適しています。

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Ml Use 512 MNR 15

これはsentence-transformersに基づく文の埋め込みモデルで、テキストを512次元のベクトル空間にマッピングでき、意味検索やテキストの類似度計算に適しています。

テキスト埋め込み

sentence-transformersに基づく文の埋め込みモデルで、テキストを512次元のベクトル空間にマッピングでき、意味検索やクラスタリングタスクに適しています。

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Model Distiluse Base Multilingual Cased V1 1 Epochs

これはsentence-transformersベースのモデルで、文や段落を512次元の密な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に適しています。

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Model Distiluse Base Multilingual Cased V1 100 Epochs

これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を512次元の密なベクトル空間にマッピングでき、クラスタリングや意味検索などのタスクに適しています。

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Model Distiluse Base Multilingual Cased V1 5 Epochs

これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を512次元のベクトル空間にマッピングでき、文の類似度計算や意味検索などのタスクに適しています。

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