モデル選定

BERTベース

# BERTベース

Hypencoder.8 Layer

Hypencoderは情報検索用のデュアルエンコーダーモデルで、テキストエンコーダーとハイパーネットワーク（Hypencoder）を含み、テキストを小型ニューラルネットワークに変換して関連性スコアを計算できます。

テキスト埋め込み

Transformers 英語

Fio Base Japanese V0.1

Fioシリーズ日本語埋め込みモデルの初版、BERTアーキテクチャに基づき、日本語テキストの類似度と特徴抽出タスクに特化

テキスト埋め込み

Transformers 日本語

Dragon Plus Query Encoder

DRAGON+ はBERTベースアーキテクチャの高密度検索モデルで、初期重みはRetroMAEに由来し、MS MARCOコーパスの拡張データでトレーニングされました。

テキスト埋め込み

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的検索などのタスクに適しています。

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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