モデル選定

クロスランゲージ類似度

# クロスランゲージ類似度

Arabic English Bge M3

これはBAAI/bge-m3モデルのアラビア語簡素化バージョンで、元モデルの約98%の品質を保持しながら、メモリ使用量を削減しています。

テキスト埋め込み複数言語対応

Lt Wikidata Comp Multi

sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2をファインチューニングした多言語文類似度モデルで、12言語の意味マッチングタスクをサポート

テキスト埋め込み複数言語対応

dell-research-harvard

sentence-transformersフレームワークに基づいて構築されたアニメ分野専用テキストベクトルモデルで、アニメ分野の知識を統合したテキストベクトル表現を生成できます。

テキスト埋め込み

Sgpt Bloom 1b7 Nli

BLOOM-1.7Bモデルを基に訓練された文変換器で、文の類似度と自然言語推論タスクに特化

テキスト埋め込み

bigscience-data

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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

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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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