%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)
Finetuned Cross Encoder L6 V2
これはcross-encoder/ms-marco-MiniLM-L6-v2を微調整したクロスエンコーダモデルで、主にテキストの再並べ替えと意味的検索タスクに使用されます。
テキスト埋め込み
F
CharlesPing
22
1
Climate Science Reranker
Apache-2.0
これはクロスエンコーダーに基づく気候科学のテキスト再ランキングモデルで、気候科学分野の意味検索とテキスト関連性のランキングに特化しています。
テキスト埋め込み
TensorBoard 英語
TensorBoard 英語C
nicolauduran45
26
2
Mizan Rerank V1
Apache-2.0
革新的なオープンソースモデルで、アラビア語の長文を卓越した効率と正確さでリランキングできます。
テキスト埋め込み 複数言語対応
M
ALJIACHI
167
1
Cross Encoder Russian Msmarco
MIT
DeepPavlov/rubert-base-cased事前学習モデルを基に、MS-MARCOロシア語段落並べ替えデータセットでファインチューニングされたsentence-transformersモデルで、ロシア語情報検索タスクに使用されます。
テキスト埋め込み
Transformers その他
Transformers その他C
DiTy
116.28k
16
Bloomz 560m Reranking
Openrail
Bloomz-560mを基に構築されたバイリンガル再ランキングモデルで、クエリとコンテキストの意味的関連性を測定し、フランス語と英語をサポート
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応B
cmarkea
17
1
Bloomz 3b Reranking
Openrail
Bloomz-3bを基に構築された言語横断的リランキングモデルで、クエリとコンテキスト間の意味的関連性を測定し、フランス語と英語をサポートします。
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応B
cmarkea
115
1
Ko Reranker
MIT
BAAI/bge-reranker-largeを韓国語データでファインチューニングしたRerankerモデルで、韓国語検索拡張生成(RAG)の性能向上に使用
テキスト埋め込み Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応K
Dongjin-kr
34.08k
59
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