# 密集ベクトルエンコーディング

これはsentence-transformersに基づく文エンコーダーモデルで、テキストを768次元のベクトル表現に変換でき、意味検索や文の類似度計算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。

これは多言語文変換モデルで、英語、ロシア語、ウクライナ語、ポーランド語をサポートし、文を768次元のベクトル空間にマッピングし、意味類似度計算などのタスクに使用できます。

sentence - transformersに基づく文の埋め込みモデルで、テキストを768次元のベクトル空間にマッピングできます。

これはDistilBERTに基づく文変換器モデルで、文や段落を768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。

これは多言語の文変換器モデルで、文や段落を512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的検索などのタスクに適しています。