%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
Drama 1b
DRAMA-1Bは剪枝された大規模言語モデルアーキテクチャに基づいて構築された高密度検索モデルで、多言語テキスト検索タスクをサポートします。
テキスト埋め込み
Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応D
facebook
256
11
Nomic Embed Text V2 Moe
Apache-2.0
Nomic Embed v2は高性能な多言語エキスパート混合(MoE)テキスト埋め込みモデルで、約100言語をサポートし、多言語検索タスクで優れた性能を発揮します。
テキスト埋め込み 複数言語対応
N
nomic-ai
242.32k
357
All MiniLM L6 Multilingual V2 En Es Pt Pt Br V2
これは多言語文埋め込みモデルで、英語、スペイン語、ポルトガル語をサポートし、テキストを384次元ベクトル空間にマッピングでき、意味的類似度計算などのタスクに適しています。
テキスト埋め込み 複数言語対応
A
jvanhoof
1,957
4
Sentence Embedding LaBSE
Apache-2.0
LaBSEは多言語文埋め込みモデルで、109言語の文を共有のベクトル空間にマッピングできます。
テキスト埋め込み Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応S
kev216
19
2
Indic Sentence Bert Nli
これはMuRILモデル(google/muril-base-cased)を基に訓練されたモデルで、10の主要なインド言語のNLIデータセットに対して最適化されています。この単一モデルは複数のインド言語に対応し、言語間能力を備えています。
テキスト埋め込み Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応I
l3cube-pune
16.53k
2
Mmarco Mminilmv2 L12 H384 V1
Apache-2.0
MMARCOデータセットで訓練された多言語テキストランキングモデル、14言語の情報検索タスクをサポート
テキスト埋め込み Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応M
cross-encoder
42.56k
52
Multilingual SimCSE
平行言語ペアで訓練された対照学習モデルで、異なる言語の平行文ペアを通じてテキストを同じベクトル空間にマッピング
テキスト埋め込み Transformers
TransformersM
WENGSYX
84
5
おすすめAIモデル
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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
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Cadet Tiny
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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。
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Transformers 英語C
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6
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R
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