モデル選定

生物医学テキスト埋め込み

# 生物医学テキスト埋め込み

Modernpubmedbert

PubMedデータセットを基に訓練された文変換器モデルで、複数の埋め込み次元をサポートし、生物医学テキスト処理に適しています。

テキスト埋め込み

Icd 10 Sentence Transformer 128 Dim Model

BioBERTベースの文埋め込みモデルで、複数のNLIデータセットでトレーニングされ、文類似度計算と意味検索タスクに適しています

テキスト埋め込み

Biosimcse BioLinkBERT BASE

BioLinkBERTを基にした生物医学文埋め込みモデルで、生物医学テキストの類似度計算のために設計されています

テキスト埋め込み

S Biomed Roberta Snli Multinli Stsb

これはallenai/biomed_roberta_baseを基にした文変換モデルで、文類似性タスクに特化してファインチューニングされており、テキストを768次元ベクトル空間にマッピングできます。

テキスト埋め込み

BioBERTを改良したモデルで、SNLIとMultiNLIデータセットでファインチューニングされ、汎用文埋め込み生成に使用

テキスト埋め込み

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

AIbase

未来を切り開く、あなたのAIソリューション知識ベース

English 简体中文繁體中文にほんご

© 2025AIbase