モデル選定

ポーランド語テキスト再ランキング

# ポーランド語テキスト再ランキング

Polish Reranker Bge V2

これはBAAI/bge-reranker-v2-m3をベースに、大規模なポーランド語テキストペアデータセットでさらに微調整された再ランキングモデルで、長文コンテキスト処理をサポートしています。

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Polish Reranker Roberta V2

sdadas/polish-roberta-large-v2を改良したポーランド語再ランキングモデル、RankNet損失関数で訓練、Flash Attention 2高速化対応

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Polish Reranker Large Ranknet

これはRankNet損失関数でトレーニングされたポーランド語テキストランキングモデルで、140万件のクエリと1000万件のドキュメントからなるテキストペアで構成されたデータセットでトレーニングされています。

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おすすめAIモデル

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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

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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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