# 大規模テキスト処理

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。

Transformersライブラリを用いてファインチューニングされた言語モデル、具体的なトレーニングデータセットは明記されていません

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。

Jina Embeddings V2 Base は効率的な英文文埋め込みモデルで、文の類似度と特徴抽出タスクに特化しています。

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。

多言語E5大型命令モデルで、複数の言語のテキスト埋め込みと分類タスクをサポートします。

Speed Embedding 7B Instructは、Transformerアーキテクチャに基づく大規模言語モデルで、テキスト埋め込みと分類タスクに特化しており、複数のベンチマークテストで優れた性能を発揮します。

Multilingual E5 Largeは、多言語の文章変換器モデルで、文章の類似度と特徴抽出タスクに特化し、複数の言語をサポートしています。

Phi-3-mini-4k-instruct-graphは、マイクロソフトのPhi-3-mini-4k-instructを微調整したバージョンで、一般的なテキストデータからエンティティ関係を抽出するために特別に設計されており、エンティティ関係グラフの生成においてGPT-4と同等の品質と精度を達成することを目指しています。

これはsentence-transformersに基づく文埋め込みモデルで、テキストを1024次元の密ベクトル表現に変換でき、意味的検索やテキストクラスタリングなどのタスクに適しています。

これはintfloat/e5-large-v2モデルに基づく文変換器のバージョンで、文や段落を1024次元の密集ベクトル空間にマッピングでき、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。

T5-Efficient-BASE-NL48 は Google T5 のバリエーションで、深度狭幅アーキテクチャを採用し、下流タスクの性能向上のためにモデルの深さを優先的に増やしています。

T5効率的ラージ-DM2000はGoogleのT5モデルのバリアントで、深層ナローアーキテクチャを採用し、下流タスクの性能向上のためにモデルの深さを優先的に増やしています。

SGPT-2.7Bは加重平均法に基づく文変換モデルで、文の類似度タスクに特化しており、MSMARCOデータセットで訓練され、BitFit技術が適用されています。