%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
Dragonkue KoEn E5 Tiny ONNX
Apache-2.0
これはintfloat/multilingual-e5-smallからファインチューニングされたsentence-transformersモデルで、韓国語検索タスクに特化して最適化され、テキストを384次元ベクトル空間にマッピングします。
テキスト埋め込み 複数言語対応
D
exp-models
51
1
Dragonkue KoEn E5 Tiny
Apache-2.0
これはintfloat/multilingual-e5-smallからファインチューニングされたsentence-transformersモデルで、韓国語のクエリ-段落ペアを含むトレーニングデータを使用して、韓国語検索タスクのパフォーマンスを向上させています。
テキスト埋め込み 複数言語対応
D
exp-models
607
5
Multilingual E5 Small Ko
Apache-2.0
これはintfloat/multilingual-e5-smallからファインチューニングされたsentence-transformersモデルで、韓国語検索タスクに特化しており、テキストを384次元のベクトル空間にマッピングします。
テキスト埋め込み 複数言語対応
M
dragonkue
263
3
Ruri Base
Apache-2.0
Ruriは日本語に特化した汎用テキスト埋め込みモデルで、文の類似度計算と特徴抽出タスクに焦点を当てています。
テキスト埋め込み
Safetensors 日本語
Safetensors 日本語R
cl-nagoya
523.56k
9
Ms Marco TinyBERT L6
Apache-2.0
MS Marco段落ランキングタスクで訓練されたクロスエンコーダーモデルで、情報検索シナリオにおけるクエリ-段落関連性スコアリングに適しています。
テキスト埋め込み 英語
M
cross-encoder
6,963
1
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
Transformers 複数言語対応L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
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
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
2,691
6
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
R
uer
2,694
98