Minicoil V1
Apache-2.0
MiniCOILは効率的な意味的類似度計算のために設計された、スパースな文脈化単語埋め込みモデルです
テキスト埋め込み 英語
M
Qdrant
564
7
GTE ModernColBERT V1
Apache-2.0
PyLateはColBERTアーキテクチャに基づく文類似度モデルで、Alibaba-NLP/gte-modernbert-baseをベースモデルとして使用し、蒸留損失による訓練を経ており、情報検索タスクに適しています。
テキスト埋め込み
G
lightonai
157.96k
98
Plamo Embedding 1b
Apache-2.0
PLaMo-Embedding-1BはPreferred Networks社が開発した日本語テキスト埋め込みモデルで、日本語テキスト埋め込みベンチマークで優れた性能を発揮
テキスト埋め込み
Transformers 日本語

P
pfnet
33.48k
25
Reranker ModernBERT Base Gooaq Bce
Apache-2.0
これはModernBERT-baseをファインチューニングしたクロスエンコーダーモデルで、テキストの再ランキングと意味検索タスクに使用されます。
テキスト埋め込み 英語
R
akr2002
16
1
Reasoning Bert Ccnews
これはBERTを微調整した文変換モデルで、文や段落を768次元のベクトル空間にマッピングし、意味的テキスト類似性や意味的検索などのタスクをサポートします。
テキスト埋め込み
R
bwang0911
13
1
Reranker Pho BLAI
Apache-2.0
これはApache-2.0ライセンスに基づくベトナム語テキストソートモデルで、主にベトナム語テキストのソートタスクを処理するために使用されます。
大規模言語モデル
Safetensors その他
R
truong1301
21
0
Reranker Bert Tiny Gooaq Bce Tanh V4
Apache-2.0
これはbert-tinyからファインチューニングされたクロスエンコーダーモデルで、テキストペアの類似度スコアを計算するために使用され、意味的テキスト類似性、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 英語
R
cross-encoder-testing
1,971
0
Rank1 32b
MIT
rank1-32bはQwen2.5-32Bをベースに訓練された情報検索再ランキングモデルで、推論チェーンを生成して関連性を判断します
大規模言語モデル
Transformers 英語

R
jhu-clsp
18
0
Rank1 14b
MIT
rank1は140億パラメータの推論再ランキングモデルで、明示的な推論チェーンを生成して関連性判断を行うことで、情報検索タスクの性能を向上させています。
大規模言語モデル
Transformers 英語

R
jhu-clsp
23
0
Hypencoder.2 Layer
Apache-2.0
Hypencoderは情報検索用のハイパーネットワークモデルで、テキストエンコーダーとHypencoderの2つの部分から構成され、テキストを小型ニューラルネットワークに変換して関連性スコアを出力できます。
テキスト埋め込み
Transformers 英語

H
jfkback
18
1
Hypencoder.8 Layer
MIT
Hypencoderは情報検索用のデュアルエンコーダーモデルで、テキストエンコーダーとハイパーネットワーク(Hypencoder)を含み、テキストを小型ニューラルネットワークに変換して関連性スコアを計算できます。
テキスト埋め込み
Transformers 英語

H
jfkback
18
1
Lightblue.lb Reranker 0.5B V1.0 GGUF
情報検索やドキュメントランキングタスクに適した軽量なテキストランキングモデルです。
大規模言語モデル
L
DevQuasar
66
0
Arabic Retrieval V1.0
Apache-2.0
高性能なアラビア語情報検索モデルで、sentence-transformersフレームワークを基に構築され、アラビア語の豊かさと複雑さに最適化されています。
テキスト埋め込み アラビア語
A
omarelshehy
366
3
Modernbert Base Msmarco
このモデルはModernBERT-baseをファインチューニングした文埋め込みモデルで、文の類似性タスクに特化しており、英語テキスト処理をサポートします。
テキスト埋め込み 英語
M
joe32140
4,695
9
Namaa ARA Reranker V1
Apache-2.0
アラビア語のリランキングタスク専用に設計されたモデルで、クエリと段落の関連性評価を正確に処理できます。
テキスト埋め込み
Transformers アラビア語

N
NAMAA-Space
56
4
Arabic Reranker
これはBERTアーキテクチャに基づくアラビア語リランカーモデルで、アラビア語テキスト専用に設計されており、テキストオプションのスコアリングとソートを通じてリランキングタスクを実行します。
テキスト埋め込み アラビア語
A
oddadmix
14
0
Polish Reranker Bge V2
これはBAAI/bge-reranker-v2-m3をベースに、大規模なポーランド語テキストペアデータセットでさらに微調整された再ランキングモデルで、長文コンテキスト処理をサポートしています。
テキスト埋め込み
Transformers その他

P
sdadas
549
1
Thusinh1969 Gemma2 2b Rerank Checkpoint 8800 Gguf
Gemma 2Bアーキテクチャに基づくテキストランキングモデルで、さまざまなハードウェア要件に対応する複数の量子化バージョンを提供
T
RichardErkhov
71
0
Ruri Reranker Large
Apache-2.0
瑠璃リランカーは日本語汎用リランキングモデルで、Sentence Transformersアーキテクチャに基づき、日本語テキストの関連性順位付けタスクに特化しています。
テキスト埋め込み 日本語
R
cl-nagoya
2,538
11
Ruri Reranker Base
Apache-2.0
日本語汎用リランキングモデル、日本語テキスト検索の関連性順位付け効果を向上
テキスト埋め込み 日本語
R
cl-nagoya
1,100
4
Ruri Reranker Stage1 Base
Apache-2.0
瑠璃リランカーはTransformerアーキテクチャに基づく日本語テキストリランキングモデルで、検索結果の並び替え品質を最適化するために設計されています。
テキスト埋め込み 日本語
R
cl-nagoya
26
0
Ruri Reranker Small
Apache-2.0
Ruri-Rerankerは日本語テキストに特化して最適化されたリランキングモデルで、sentence-transformersアーキテクチャに基づき、検索結果の関連性ソートを効果的に向上させます。
テキスト埋め込み 日本語
R
cl-nagoya
116
2
Ruri Reranker Stage1 Small
Apache-2.0
瑠璃リランカーは日本語汎用リランキングモデルで、日本語テキスト検索結果の関連性順位付けを向上させるために特別に設計されています。小型バージョンは高性能を維持しながら、より少ないパラメータ数を持ちます。
テキスト埋め込み 日本語
R
cl-nagoya
25
0
Ko Reranker 8k
Apache-2.0
BAAI/bge-reranker-v2-m3モデルを基に、韓国語データでファインチューニングしたテキストランキングモデル
テキスト埋め込み
Transformers 複数言語対応

K
upskyy
14
11
Fingumv3
これはdunzhang/stella_en_1.5B_v5をファインチューニングしたsentence-transformersモデルで、文や段落の1024次元の密なベクトル表現を生成し、意味的テキスト類似性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
F
FINGU-AI
26
1
Norwegian Nli Triplets C
Apache-2.0
jina-embeddings-v2-base-enをベースにファインチューニングしたノルウェー語の文埋め込みモデルで、キーワード文書検索と文類似度タスクに特化
テキスト埋め込み その他
N
fine-tuned
24
1
Monoelectra Base
Apache-2.0
lightning-irはELECTRAアーキテクチャに基づくクロスエンコーダモデルで、テキストランキングタスク専用に設計されています。このモデルは大規模言語モデルの蒸留技術を用いて段落並べ替え性能を最適化しています。
大規模言語モデル
Safetensors
M
webis
69
4
Crossencoder Xlm Roberta Base Mmarcofr
MIT
これはXLM-RoBERTaをベースとしたフランス語クロスエンコーダーモデルで、意味的検索におけるパラグラフ再ランキングタスク専用です。
テキスト埋め込み フランス語
C
antoinelouis
51
0
Crossencoder Me5 Base Mmarcofr
MIT
これはmultilingual-e5-baseをベースにしたフランス語クロスエンコーダーモデルで、段落再ランキングタスク専用です。
テキスト埋め込み フランス語
C
antoinelouis
49
1
Crossencoder Camembert Large Mmarcofr
MIT
これはフランス語のクロスエンコーダーモデルで、意味検索における段落再ランキングタスク専用です。
テキスト埋め込み フランス語
C
antoinelouis
108
1
Venusaur
MIT
VenusaurはMihaiii/Bulbasaurベースモデルを基に開発された文埋め込みモデルで、文の類似度と特徴抽出タスクに特化しています。
テキスト埋め込み
V
Mihaiii
290
3
Gte Large En V1.5
Apache-2.0
GTE-Largeは高性能な英語テキスト埋め込みモデルで、複数のテキスト類似性や分類タスクで優れた性能を発揮します。
テキスト埋め込み
Transformers 複数言語対応

G
Alibaba-NLP
891.76k
213
Japanese Reranker Cross Encoder Small V1
MIT
これは日本語でトレーニングされたリランカー(クロスエンコーダー)モデルで、テキストランキングタスクに使用されます。
テキスト埋め込み 日本語
J
hotchpotch
209
3
Splade V3 Distilbert
SPLADE-v3-DistilBERTはnaver/splade-v3のDistilBERTバージョンで、情報検索などのタスクで優れた性能を発揮します。
テキスト埋め込み
Transformers 英語

S
naver
1,216
6
Polish Reranker Base Mse
Apache-2.0
これは平均二乗誤差(MSE)蒸留法でトレーニングされたポーランド語テキストランキングモデルで、トレーニングデータセットには140万のクエリと1000万のドキュメントのテキストペアが含まれています。
テキスト埋め込み
Transformers その他

P
sdadas
16
0
Polish Reranker Large Ranknet
Apache-2.0
これはRankNet損失関数でトレーニングされたポーランド語テキストランキングモデルで、140万件のクエリと1000万件のドキュメントからなるテキストペアで構成されたデータセットでトレーニングされています。
テキスト埋め込み
Transformers その他

P
sdadas
337
2
Minilm L6 Danish Reranker
MIT
これは英語のMiniLM-L6モデルを基に適応された軽量なデンマーク語テキストランキングモデルで、デンマーク語の情報検索タスク専用に設計されています。
テキスト埋め込み その他
M
KennethTM
160
0
Instructor Xl
Apache-2.0
T5アーキテクチャに基づくセンテンス埋め込みモデルで、英語テキストのセマンティック類似性と情報検索タスクに特化しています。
テキスト埋め込み
Transformers 英語

I
retrainai
22
0
Mmlw E5 Large
Apache-2.0
mmlw-e5-large は文変換器ベースの特徴抽出モデルで、文類似度タスクに特化しており、ポーランド語をサポートしています。
テキスト埋め込み
Transformers その他

M
sdadas
50
0
Simcse Retromae Small Cs
RetroMAE-Smallモデルを基にSimCSE目標で微調整したチェコ語小型意味埋め込みモデル
テキスト埋め込み
Transformers その他

S
Seznam
309
4
- 1
- 2
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

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

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