# オープンドメイン質問応答

VideoLLaMA 2はマルチモーダル大規模言語モデルで、動画理解と時空間モデリングに特化しており、動画や画像の入力をサポートし、視覚的質問応答や対話タスクが可能です。

Bloomz-560m-dpo-chatモデルを基にしたデュアルエンコーダで、記事とクエリを同一のベクトル空間にマッピングし、フランス語と英語の多言語検索をサポートします。

これはmergekitを使用して複数の事前学習済み言語モデルを統合して得られたエキスパート混合モデルで、最も制約のないテキスト生成能力を創造することを目的としています。

このモデルはOpen-Orca/Mistral-7B-OpenOrcaから変換されたGGUF形式のモデルで、テキスト生成タスクに適しています。

Mistral-7Bをファインチューニングした70億パラメータの信頼性認識生成モデルで、コンテキストの信頼性を理解し活用してコンテンツを生成する能力を備えています。

Bloomz-3bを基に構築された言語横断的リランキングモデルで、クエリとコンテキスト間の意味的関連性を測定し、フランス語と英語をサポートします。

このモデルの具体的な情報は提供された論文で明確に記載されていません。

IDEFICSはDeepmindが開発したクローズドソースの視覚言語モデルFlamingoのオープンソース再現版で、任意のシーケンスの画像とテキスト入力を受け取り、テキスト出力を生成できるマルチモーダルモデルです。

InstructBLIPはBLIP-2をベースにした視覚的指示チューニング版で、Vicuna-7Bを言語モデルとして採用し、視覚言語タスクに特化しています。

PromptCapは自然言語の指示で制御可能な画像記述生成モデルで、視覚的質問応答と一般的な記述生成タスクをサポートします。

完全なNatural Questions(NQ)データセットで訓練されたオープンドメイン質問応答モデルで、様々な事実質問に回答可能

BERT-baseアーキテクチャに基づく高密度検索器で、ウィキペディア記事で訓練され、BM25の動作を模倣することを目的としています

BERT-baseアーキテクチャに基づく高密度検索器で、Wikipedia記事で訓練されBM25の動作を模倣

BERTベースの密集パラグラフ検索(DPR)の質問エンコーダーで、オープンドメイン質問応答研究に使用され、複数のQAデータセットで訓練されています。

RoBERTaアーキテクチャに基づく事前学習モデルで、質問応答などのタスクに対して最適化され、より強力な推論能力を備えています。

SPARTAは疎なTransformerを用いたマッチング検索に基づく、情報検索タスクに使用される効率的なオープンドメイン質問応答モデルです。