# クロスランゲージ検索

多言語E5大型プーリングモデル、複数言語の文類似度計算と特徴抽出タスクをサポート。

Nomic Embed Text V2 GGUF は70以上の言語をサポートする多言語テキスト埋め込みモデルで、文類似度計算や特徴抽出タスクに適しています。

GIST-Embedding-v0 は sentence-transformers ベースの文埋め込みモデルで、主に文の類似度計算と特徴抽出タスクに使用されます。

多言語E5大型命令モデル、複数言語のテキスト埋め込みと分類タスクをサポートし、強力なクロスランゲージ能力を備えています。

mxbai-rerank-large-v2は多言語テキストリランキングモデルで、複数の言語と量子化フォーマットをサポートし、様々なハードウェア環境に適しています。

多言語対応のセンテンストランスフォーマーモデルで、テキストソートタスクに適しています

これはBAAI/bge-reranker-v2-m3モデルを変換したGGUF形式のテキストソートモデルで、多言語テキスト埋め込み推論をサポートします。

これは多言語混合専門家(MoE)テキスト埋め込みモデルの中間バージョンで、多段階の対照学習によって得られました

多言語E5大型命令モデル、複数言語のテキスト埋め込みと分類タスクをサポート

これは0.5Bパラメータのテキストリランキングモデルで、複数言語のテキスト並べ替えタスクをサポートしています。

多言語E5大型命令モデル、複数の言語とタスクをサポート、分類、検索、クラスタリングなど。

Qwen2-VL-2B-InstructとColBERT戦略に基づく視覚検索モデルで、マルチベクトルのテキストと画像表現を生成可能

Qwen2-VL-7B-Instruct は Qwen2 アーキテクチャに基づくマルチモーダル視覚言語モデルで、中国語と英語をサポートし、さまざまな自然言語処理タスクに適しています。

IBM Granite多言語埋め込みモデル、12言語のテキスト埋め込みタスクをサポート、情報検索や多言語アプリケーションシナリオに適しています。

Snowflake Arctic Embed M v2.0 は50以上の言語をサポートする多言語文埋め込みモデルで、文の類似性と特徴抽出タスクに特化しています。

FacebookAI/xlm-roberta-largeをファインチューニングした二言語文変換モデルで、アラビア語と英語の意味的テキスト類似性計算をサポートします。

Qwen2アーキテクチャに基づく7Bパラメータ規模の文埋め込みモデルで、文類似度タスクに特化しており、MTEBベンチマークテストで優れた性能を発揮します。

これはBAAI/bge-reranker-v2-m3の簡素化バージョンで、英語とロシア語の語彙表のみを保持しており、元のモデルより1.5倍小さく、同じ埋め込みベクトルを生成できます。

多言語E5大型命令モデル、100以上の言語のテキスト埋め込みと分類タスクをサポート

RoBERTaアーキテクチャに基づくバイリンガル（ロシア語-英語）テキスト処理モデル、様々な分類と検索タスクに適応

GTEシリーズ初の多言語リランキングモデルで、70以上の言語をサポートし、高性能かつ長文処理能力を備えています。

これはsentence-transformersベースのインドネシア語テキスト埋め込みモデルで、文や段落を384次元の密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。

ColBERT-XMは、ColBERTアーキテクチャに基づく多言語パラグラフ検索モデルで、複数言語の文類似度計算とパラグラフ検索タスクをサポートします。

BCEmbeddingはNetEase Youdaoが開発したバイリンガルクロスランゲージ埋め込みモデルライブラリで、EmbeddingModel（意味ベクトル生成）とRerankerModel（結果精密ランキング）の2種類のモデルを含みます。Youdaoの検索拡張生成（RAG）システムのコアコンポーネントとして、オープンソースプロジェクトQAnythingやYoudao速読、Youdao翻訳などの製品にすでに成功裏に適用されています。

BAAI/bge-reranker-largeを韓国語データでファインチューニングしたRerankerモデルで、韓国語検索拡張生成(RAG)の性能向上に使用

スイスの多言語ニュースデータで訓練された文埋め込みモデルで、スイスの4つの公用語をサポート

EUBERT MLMモデルは文変換器トレーニングセットでファインチューニングされ、EU24言語をサポートするクロスエンコーダになりました

50以上の言語をサポートする多言語文埋め込みモデル、テキスト類似度計算と意味的検索が可能

Seznam/dist-mpnet-paracrawl-cs-enモデルを基に、SimCSE目標で微調整したチェコ語-英語意味埋め込みモデル

BERT-smallアーキテクチャに基づく蒸留モデルで、チェコ語-英語の意味埋め込みに特化

これはsentence-transformersベースの多言語文埋め込みモデルで、テキストを1024次元ベクトル空間にマッピングし、意味的検索やクラスタリングタスクに適しています。

CrisisTransformersは危機関連のソーシャルメディアテキスト向けの事前訓練済み言語モデルと文エンコーダーシリーズで、RoBERTaアーキテクチャに基づき、150億トークンの危機イベントデータセットで訓練されています。

intfloat/multilingual-e5-smallの局所スパースグローバル版で、約4kトークンをサポートする多言語テキスト埋め込みモデル

これは多言語文埋め込みモデルで、テキストを512次元ベクトル空間にマッピングし、意味検索やクラスタリングタスクに適しています。

E5-base-multilingual-4096はintfloat/multilingual-e5-baseのローカルスパースグローバルバージョンで、最大4096トークンの多言語テキスト埋め込みモデルを処理できます。

これは多言語文変換モデルで、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。

多言語文埋め込みモデル、テキストを768次元ベクトル空間にマッピング可能、意味検索やクラスタリングタスクに適応

sentence-transformersベースの多言語文埋め込みモデルで、特にベンガル語に最適化されており、意味的類似性計算やクラスタリング分析に適しています

これは蒸留BERTベースの文変換モデルで、韓国語と英語をサポートし、文の類似度計算と特徴抽出に使用されます。

sentence-transformersベースのスペイン語-英語バイリンガルモデルで、テキストを768次元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