モデル選定

教師なし文埋め込み

# 教師なし文埋め込み

Trans Encoder Bi Simcse Roberta Large

RoBERTa-largeをベースにした教師なし文エンコーダで、自己蒸留と相互蒸留技術を用いて訓練され、文の類似度計算タスクに適しています。

テキスト埋め込み

Simcse Model Distil M Bert

m-Distil-BERTベースの文変換モデルで、SimCSE手法で訓練され、テキストを768次元ベクトルにマッピング可能。意味検索やクラスタリングタスクに適応

テキスト埋め込み

Chemical Bert Uncased Simcse

化学分野に特化したBERTモデルで、SimCSE手法を用いて文埋め込みを訓練し、化学テキストの類似度計算と特徴抽出に適しています。

テキスト埋め込み

DeCLUTR-baseは、深層対照学習による教師なし訓練で高品質なテキスト表現を生成する汎用文エンコーダーモデルです。

テキスト埋め込み英語

おすすめAIモデル

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大規模言語モデル

Transformers 複数言語対応

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

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

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