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大規模特徴抽出

# 大規模特徴抽出

Multilingual E5 Large Pooled Q8 0 GGUF
MIT
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。
テキスト埋め込み 複数言語対応
M
falan42
56
1
Resnet50x64 Clip Gap.openai
Apache-2.0
ResNet50アーキテクチャに基づくCLIPモデルの画像エンコーダー、64倍の幅拡張を備え、グローバル平均プーリング(GAP)戦略を使用
画像分類 Transformers
R
timm
107
0
Embeddingmodlebgelargeenv1.5
MIT
BGE Large English v1.5 は高性能な文変換モデルで、文の特徴抽出と類似度計算に特化しています。
テキスト埋め込み Transformers 英語
E
binqiangliu
19
0
SGPT 5.8B Weightedmean Nli Bitfit
SGPT-5.8Bは58億パラメータ規模の文変換器モデルで、加重平均とNLI（自然言語推論）微調整によって最適化され、文の類似度計算と特徴抽出タスクに特化しています。
テキスト埋め込み
S
Muennighoff
86
6
おすすめAIモデル
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
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
L
scb10x
3,269
16
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
2,691
6
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
2,694
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