モデル選定

文埋め込み生成

# 文埋め込み生成

All MiniLM L6 V2 Onnx

これはsentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2のONNX移植バージョンで、テキスト埋め込みを生成するために使用されます。

テキスト埋め込み

Llama Lite 134m

1億3400万パラメータ、768次元のLlama軽量版、文埋め込みベクトル生成用

テキスト埋め込み

Telugu Sentence Bert Nli

これはNLIデータセットでトレーニングされたテルグ語BERTモデルで、文の類似度計算に使用されます。

テキスト埋め込み

Transformers その他

Bert Base Turkish Cased Mean Nli Stsb Tr

トルコ語BERTベースの文埋め込みモデルで、意味的類似性タスクに最適化

テキスト埋め込み

Transformers その他

おすすめAIモデル

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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

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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