モデル選定

段落検索最適化

# 段落検索最適化

Arabic English Bge M3

これはBAAI/bge-m3モデルのアラビア語簡素化バージョンで、元モデルの約98%の品質を保持しながら、メモリ使用量を削減しています。

テキスト埋め込み複数言語対応

Efficient Splade VI BT Large Query

段落検索に使用する効率的なSPLADEモデルで、双モデルアーキテクチャを採用してクエリと文書の推論をそれぞれ処理します。

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Transformers 英語

Efficient Splade V Large Query

高効率SPLADEモデルは段落検索に使用され、デュアルモデルアーキテクチャを採用してクエリとドキュメントの推論をそれぞれ処理し、MS MARCOデータセットで優れた性能を発揮します。

テキスト埋め込み

Transformers 英語

Splade Cocondenser Ensembledistil

段落検索用SPLADEモデル、知識蒸留によりスパースニューラル情報検索効果を向上

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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

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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