Mass Academy Faq Embedder I1 GGUF
このモデルはntproctor/mass-academy-faq-embedderの量化バージョンで、複数の量化タイプを選択でき、効率的な特徴抽出と文の類似度計算に適しています。
テキスト埋め込み
Transformers 英語

M
mradermacher
452
1
All MiniLM L12 V2 GGUF
Apache-2.0
BERTベースの軽量文埋め込みモデルで、文の類似度を効率的に計算するために使用されます。
テキスト埋め込み 英語
A
leliuga
1,169
4
Ms Marco MiniLM L4 V2
Apache-2.0
MS Marcoパッセージランキングタスクで訓練されたクロスエンコーダーモ型で、情報検索におけるクエリとパッセージの関連性スコアリングに使用されます
テキスト埋め込み 英語
M
cross-encoder
234.18k
10
Cb
BERTはGoogleによって開発された、Transformerアーキテクチャに基づく事前学習言語モデルです。双方向のコンテキストを通じてテキストを理解し、様々な自然言語処理タスクに適しています。
テキスト分類
Transformers

C
kangnichaluo
14
0
Ms Marco MiniLM L12 V2
Apache-2.0
MS Marco段落ランキングタスクで訓練されたクロスエンコーダモデルで、情報検索における関連性ランキングに使用されます。
テキスト埋め込み 英語
M
cross-encoder
469.35k
71
Ms Marco Electra Base
Apache-2.0
ELECTRA-baseアーキテクチャでトレーニングされたクロスエンコーダーで、MS Marcoパッセージランキングタスクに最適化されており、情報検索におけるクエリとパッセージの関連性スコアリングに使用されます。
テキスト埋め込み
Transformers 英語

M
cross-encoder
118.93k
5
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Transformers 複数言語対応

L
scb10x
3,269
16
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対話システム
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
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
R
uer
2,694
98