# 検索強化生成

jina-reranker-v2-base-multilingualをベースに微調整したクロスエンコーダモデルで、テキストの再ランキングと意味検索に使用されます。

BertForTokenClassificationに基づくテキストチャンカーで、構造化および非構造化テキストに適用可能で、特にRAGシナリオ用に最適化されています。

Llama-3.1-Legal-ThaiCCL-8Bは、Llama-3.1-8Bをベースに構築された大規模言語モデルで、タイ語の法律問題に対する回答に特化しています。

DataGemmaはGemma 2をファインチューニングしたシリーズモデルで、大規模言語モデルがData Commons内の信頼できる公共統計データにアクセスし、統合するのを支援するために特別に設計されています。

Kyaraは、知識検索を強化した言語モデルの微調整プロジェクトで、繁体字中国語などのリソースが少ない言語でのモデルの性能向上に焦点を当てています。

Llama 3 8B Instructを微調整した金融分野のRAGモデルで、金融質問応答シーンに特化して最適化されています。

C4AI Command - Rは、350亿パラメータを持つ高性能生成モデルの研究版で、推論、要約、質問応答などのさまざまなユースケースに最適化されています。

SGPT-125Mは加重平均とbitfit技術に基づいて最適化された文変換モデルで、文の類似度タスクに特化しています。

SGPT-1.3Bは加重平均とbitfit技術に基づいて最適化された文変換器モデルで、主に文の類似度と特徴抽出タスクに使用されます。