%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)
Sentence Transformers Multilingual E5 Base
これは多言語文変換モデルで、文や段落を768次元の密ベクトル空間にマッピングし、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。
テキスト埋め込み
S
embaas
3,526
8
Setfit Zero Shot Classification Pbsp P4 Time
これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を768次元の密ベクトル空間にマッピングでき、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。
テキスト埋め込み
S
aammari
14
0
Klue Sroberta Base Continue Learning By Mnr
これはKLUE/NLIとKLUE/STSデータセットでトレーニングされた韓国語文埋め込みモデルで、sentence-transformersフレームワークを使用し、2段階のトレーニングにより文類似度タスクを最適化しています。
テキスト埋め込み
Transformers 韓国語
Transformers 韓国語K
bespin-global
88.10k
32
Sn Xlm Roberta Base Snli Mnli Anli Xnli
ゼロショットおよび少数ショットのテキスト分類のために訓練されたデュアルタワーネットワークモデルで、多言語文埋め込みをサポート
テキスト埋め込み Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応S
symanto
801
61
S PubMedBert MS MARCO
MS-MARCOデータセットでPubMedBERTをファインチューニングした文変換モデルで、医学/健康テキスト分野の意味的類似度計算や情報検索タスクに適しています
テキスト埋め込み Transformers
TransformersS
pritamdeka
30.50k
28
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