%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)
Stella Pl Retrieval
これはstella_en_1.5B_v5をベースにポーランド語情報検索タスク向けにさらにファインチューニングされたテキストエンコーダで、ポーランド語情報検索タスクに特化して最適化されています。
テキスト埋め込み
Transformers その他
Transformers その他S
sdadas
913
11
Mmlw Retrieval E5 Large
Apache-2.0
MMLWはポーランド語向けのニューラルテキストエンコーダで、情報検索タスク向けに最適化されており、クエリと段落を1024次元ベクトルに変換できます
テキスト埋め込み Transformers その他
Transformers その他M
sdadas
56
3
Mmlw Retrieval E5 Small
Apache-2.0
MMLW（私はより良いニュースを得なければならない）はポーランド語のニューラルテキストエンコーダーで、情報検索タスク向けに最適化されており、クエリと段落を384次元ベクトルに変換します。
テキスト埋め込み Transformers その他
Transformers その他M
sdadas
34
1
Dense Encoder Msmarco Distilbert Word2vec256k MLM 210k Emb Updated
word2vec初期化による256k語彙規模のDistilBERTモデルで、文の類似度と情報検索タスクに最適化
テキスト埋め込み Transformers
TransformersD
vocab-transformers
23
0
Dense Encoder Msmarco Distilbert Word2vec256k
msmarco-word2vec256000-distilbert-base-uncasedに基づく文エンコーダーで、word2vecで初期化された256kの語彙を使用し、文の類似度タスクに特化して設計されています。
テキスト埋め込み Transformers
TransformersD
vocab-transformers
38
0
Dense Encoder Msmarco Distilbert Word2vec256k Emb Updated
DistilBERTアーキテクチャに基づく文埋め込みモデルで、256kの語彙とword2vec初期化を使用し、MS MARCOデータセットでトレーニングされ、文の類似性計算と意味検索タスクに適しています。
テキスト埋め込み Transformers
TransformersD
vocab-transformers
31
0
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