モデル選定

英文文埋め込み

# 英文文埋め込み

Gte Qwen2 1.5B Instruct GGUF

阿里巴巴NLP/gte-Qwen2-1.5B-instructの量子化バージョンで、主に文の類似度計算とテキスト埋め込みタスクに使用されます。

大規模言語モデル英語

Gte Qwen2 7B Instruct GGUF

アリババNLPチームが開発した7Bパラメータ規模の多言語テキスト埋め込みモデルで、文類似度タスクに特化し、複数の量子化バージョンを提供

大規模言語モデル英語

Jina Embeddings GGUF

Jina Embeddings V2 Base は効率的な英文文埋め込みモデルで、文の類似度と特徴抽出タスクに特化しています。

テキスト埋め込み英語

All MiniLM L6 V2 GGUF

all-MiniLM-L6-v2はMiniLMアーキテクチャに基づく軽量な文埋め込みモデルで、英文テキストの特徴抽出や文類似度計算に適しています。

テキスト埋め込み英語

Bge Base En V1.5 Ct2

BGE Base English v1.5 はトランスフォーマーベースの文埋め込みモデルで、文の特徴抽出と文の類似度計算に特化しています。

テキスト埋め込み

Transformers 英語

All Mpnet Outcome Similarity

MPNetアーキテクチャに基づく汎用文埋め込みモデルで、文類似度タスクに最適化されており、特に臨床試験結果の類似性分析に適しています。

テキスト埋め込み英語

Vectorizer.vanilla

Sinequaによって開発されたベクトル化ツールで、入力された段落やクエリから埋め込みベクトルを生成し、文の類似度計算や検索タスクに使用されます。

テキスト埋め込み

Transformers 英語

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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