%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
Tooka SBERT V2 Large
ペルシャ語専用に設計された意味的テキスト類似度および埋め込みモデルで、文を密ベクトル空間にマッピングし、意味的に近いテキストを空間内で近接させます。
テキスト埋め込み
T
PartAI
127
1
Drama Large
DRAMA-large (0.3B) は、プルーニングされた大規模言語モデルアーキテクチャに基づいて構築された密検索モデルで、効率的かつ汎用的な多言語テキスト検索タスクに最適化されています。
テキスト埋め込み
Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応D
facebook
55
7
Intention
Apache-2.0
GTE多言語ベースモデルは密な文トランスフォーマーで、複数言語の文類似度計算とテキスト埋め込みタスクをサポートします。
テキスト埋め込み Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応I
leeloolee
32
3
Gte Multilingual Base
Apache-2.0
GTE Multilingual Base は50以上の言語をサポートする多言語文埋め込みモデルで、文類似度計算などのタスクに適しています。
テキスト埋め込み Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応G
Alibaba-NLP
1.2M
246
Bert Base 1024 Biencoder 64M Pairs
MosaicMLで事前学習された1024シーケンス長BERTに基づく長文コンテキスト用デュアルエンコーダー、文と段落の埋め込み用
テキスト埋め込み Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応B
shreyansh26
19
0
Bert Base 1024 Biencoder 6M Pairs
MosaicMLで事前学習された1024シーケンス長BERTベースの長文コンテキスト用デュアルエンコーダー、768次元の密ベクトル表現を生成
テキスト埋め込み Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応B
shreyansh26
24
0
Sentence Transformers Gte Base
これはsentence-transformersベースの文埋め込みモデルで、文や段落を768次元のベクトル空間にマッピングでき、意味検索やクラスタリングなどのタスクに適しています。
テキスト埋め込み
S
embaas
43
0
Multi Qa Mpnet Base Dot V1
これはsentence-transformersベースの意味検索モデルで、文や段落を768次元の密ベクトル空間にマッピングできます。
テキスト埋め込み
M
model-embeddings
772
1
Test Food
これはsentence-transformersに基づくモデルで、文章や段落を768次元の密ベクトル空間にマッピングでき、文章の類似度計算や意味的検索などのタスクに適しています。
テキスト埋め込み Transformers
TransformersT
Linus4Lyf
42
0
Laprador Trained
これはsentence-transformersに基づく文の埋め込みモデルで、文や段落を768次元のベクトル空間にマッピングでき、意味的検索やクラスタリングなどのタスクに適しています。
テキスト埋め込み Transformers
TransformersL
gemasphi
31
0
S PubMedBert MS MARCO SCIFACT
PubMedBertを最適化したセンテンストランスフォーマーモデルで、医学文献と科学的ファクトチェックタスク向けに設計
テキスト埋め込み Transformers
TransformersS
pritamdeka
1,050
5
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
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
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
98