%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)
Multilingual E5 Small 4096
intfloat/multilingual-e5-smallの局所スパースグローバル版で、約4kトークンをサポートする多言語テキスト埋め込みモデル
テキスト埋め込み
Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応M
efederici
16
0
Multilingual E5 Base Xnli Anli
MIT
intfloat/multilingual-e5-baseをベースに、XNLIとANLIデータセットでファインチューニングされた多言語テキスト埋め込みモデル。ゼロショット分類タスクに適しています
テキスト分類 Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応M
mjwong
73
0
Multilingual E5 Large Xnli
MIT
multilingual-e5-largeをXNLIデータセットでファインチューニングした多言語テキスト分類モデルで、15言語のゼロショット分類をサポート
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応M
mjwong
21
6
Multilingual E5 Base Xnli
MIT
このモデルはXNLIデータセットでmultilingual-e5-baseをファインチューニングしたバージョンで、多言語ゼロショット分類タスクをサポートします。
テキスト分類 Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応M
mjwong
18
0
E5 Base Multilingual 4096
E5-base-multilingual-4096はintfloat/multilingual-e5-baseのローカルスパースグローバルバージョンで、最大4096トークンの多言語テキスト埋め込みモデルを処理できます。
テキスト埋め込み Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応E
efederici
340
16
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
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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
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