# 768次元ベクトル

Nomic-embed-text-v1.5はNomic AIによって開発されたテキスト埋め込みモデルで、sentence-transformersライブラリに基づいており、文の類似度タスクに特化しています。

これはsentence-transformersベースの韓国語文埋め込みモデルで、文や段落を768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。

これはBERTinoベースのセンテンストランスフォーマーモデルで、イタリア語の文や段落を768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。

mBERTベースのSimCSEモデルで、タイ語専用に訓練され、文や段落の768次元ベクトル表現を生成

これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を768次元の密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。

これはsentence-transformersベースのモデルで、文や段落を768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。

これはsentence-transformersに基づく文章埋め込みモデルで、テキストを768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クラスタリングなどのタスクに適しています。

これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を768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。

これはsentence-transformersに基づく文の埋め込みモデルで、テキストを768次元のベクトル表現に変換でき、意味検索やテキストの類似度計算などのタスクに適しています。

これはIndoRobertaベースの文変換モデルで、インドネシア語の文や段落を768次元ベクトル空間にマッピングでき、文類似度計算や意味検索タスクに適しています。

1億3400万パラメータ、768次元のLlama軽量版、文埋め込みベクトル生成用

E5ベース教師なしモデルはコントラスティブ事前学習に基づくテキスト埋め込みモデルで、文の類似度や変換タスクに適しています。

これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を768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。

これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を768次元の密なベクトル空間にマッピングし、文の類似度計算や意味検索などのタスクに使用できます。

これはsentence-transformersに基づく日本語の文埋め込みモデルで、文や段落を768次元のベクトル空間にマッピングでき、クラスタリングや意味的検索などのタスクに適しています。

これはsentence-transformersに基づく文埋め込みモデルで、テキストを768次元のベクトル表現に変換でき、意味検索やテキスト類似度計算などのタスクに適しています。

これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を768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。

これはsentence - transformersに基づくモデルで、文や段落を768次元の密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。

これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を768次元の密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。

これはsentence-transformersに基づく文の類似度モデルで、テキストを768次元のベクトル空間にマッピングして、意味検索とクラスタリングタスクに使用できます。

これはsentence-transformersに基づく文埋め込みモデルで、テキストを768次元のベクトル表現に変換できます。

これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を768次元の密な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。

NLIデータセットを基に訓練されたヒンディー語のBERTモデルで、文章類似度の計算と特徴抽出に使用されます。

PubMedBERTベースの文変換モデルで、文や段落の768次元ベクトル表現を生成し、意味検索やクラスタリングタスクに適しています。

これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を768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。

これはsentence - transformersに基づく文の埋め込みモデルで、テキストを768次元のベクトル表現に変換できます。

これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を768次元の密な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。

これはsentence-transformersに基づく文の埋め込みモデルで、テキストを768次元のベクトル空間にマッピングでき、意味検索とテキストの類似度計算に適しています。

これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を768次元の密な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。

これはsentence-transformersに基づくモデルで、金融テキスト分類タスクに特化して微調整されており、文や段落を768次元のベクトル空間にマッピングすることができます。

これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を768次元の密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。

これはsentence-transformersに基づく韓英バイリンガルの文埋め込みモデルで、文を768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。

sentence-transformersに基づく文の埋め込みモデルで、テキストを768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クラスタリングタスクに適しています。

これはsentence-transformersに基づく文の類似度モデルで、文や段落を768次元の密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などのタスクに適しています。

これはsentence-transformersに基づく文の埋め込みモデルで、テキストを768次元のベクトル表現に変換でき、意味検索やテキストの類似度計算などのタスクに適しています。

これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を768次元の密ベクトル空間にマッピングでき、文の類似度計算、クラスタリング、意味検索などのタスクに適しています。

これはsentence - transformersに基づく文の埋め込みモデルで、テキストを768次元のベクトル表現に変換でき、意味検索やテキスト類似度計算などのタスクに適しています。

これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を768次元の密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。

これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を768次元のベクトル空間にマッピングし、文の類似度計算や意味検索などのタスクに使用できます。

これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を768次元の密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。