# クロスエンコーダーアーキテクチャ

アラビア語のリランキングタスク専用に設計されたモデルで、クエリと段落の関連性評価を正確に処理できます。

Ruri-Rerankerはsentence-transformersベースの日本語テキスト再ランキングモデルで、クエリとドキュメントの関連性順位付けを最適化するために設計されています。

瑠璃リランカーはTransformerアーキテクチャに基づく日本語テキストリランキングモデルで、検索結果の並び替え品質を最適化するために設計されています。

Ruri-Rerankerは日本語テキストに特化して最適化されたリランキングモデルで、sentence-transformersアーキテクチャに基づき、検索結果の関連性ソートを効果的に向上させます。

瑠璃リランカーは日本語汎用リランキングモデルで、日本語テキスト検索結果の関連性順位付けを向上させるために特別に設計されています。小型バージョンは高性能を維持しながら、より少ないパラメータ数を持ちます。

CamemBERTアーキテクチャに基づくフランス語テキスト分類モデル、法律分野の段落再順序付けタスク専用に設計

これはXLM-RoBERTaをベースとしたフランス語クロスエンコーダーモデルで、意味的検索におけるパラグラフ再ランキングタスク専用です。

日本語テキストソートタスクに最適化されたクロスエンコーダーモデルで、24層と1024隠れ層サイズの高性能アーキテクチャを備えています

これはポーランド語ベースのクロスエンコーダーモデルで、テキストソートと文類似度計算に使用されます。

これはSentenceTransformersベースのCross-Encoderモデルで、文のペアの意味的類似度スコアを計算します。

MedCPT-Cross-Encoderはバイオメディカル情報検索のためのシーケンス分類モデルで、医学関連記事の関連性ランキングに特に適しています。

このモデルはSentenceTransformersのCross-Encoderクラスを使用してトレーニングされ、2つの文の意味的類似度のスコアを予測するために使用されます。

このモデルはイタリア語でトレーニングされたクロスエンコーダーで、2つの文間の意味的類似度スコアを予測します。

このモデルはbertin-roberta-base-spanishでトレーニングされたゼロショット分類器で、スペイン語テキスト分類タスクに適しています。

これはCamemBERTベースのフランス語文章類似度計算モデルで、2つの文章間の意味的類似度スコアを予測します。