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多言語視覚埋め込み

# 多言語視覚埋め込み

Colnomic Embed Multimodal 7b
Apache-2.0
ColNomic Embed Multimodal 7Bは、マルチベクトルの最先端マルチモーダル埋め込みモデルで、視覚文書検索タスクに優れ、多言語対応と統一テキスト画像エンコーディングをサポートします。
マルチモーダル融合 複数言語対応
C
nomic-ai
7,909
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Colqwen2.5 3b Multilingual V1.0 Merged
MIT
Qwen2.5-VL-3B-InstructとColBERT戦略に基づく多言語視覚検索モデルで、動的入力画像解像度をサポートし、ColBERTスタイルのマルチベクトルテキストと画像表現を生成します。
テキスト生成画像 Transformers 複数言語対応
C
tsystems
70
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Colqwen2.5 7b Multilingual V1.0
MIT
Qwen2.5-VL-7B-InstructをベースにColBERT戦略を採用した多言語視覚検索モデルで、Vidoreベンチマークテストで1位を獲得
テキスト生成画像 複数言語対応
C
Metric-AI
4,699
7
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
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
L
scb10x
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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
C
ToddGoldfarb
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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
R
uer
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