# 長文対応

これはサンスクリットテキストを音声に変換するモデルで、特に宗教マントラや伝統的なテキストの音声合成に適しています。

F LiteはFreepikとFalが共同開発した100億パラメータ拡散モデルで、トレーニングデータは完全に著作権準拠かつ職場環境に適したコンテンツを使用

PLaMo-Embedding-1BはPreferred Networks社が開発した日本語テキスト埋め込みモデルで、日本語テキスト埋め込みベンチマークで優れた性能を発揮

瑠璃v3はModernBERT-Jaを基に構築された日本語汎用テキスト埋め込みモデルで、最大8192トークンの長いシーケンスをサポートし、日本語テキスト埋め込みタスクで最先端の性能を達成しています。

NusaBert-v1.3を基にインドネシア語NERタスクでファインチューニングした固有表現認識モデル

mT5-smallを改良したクメール語テキスト要約モデルで、最大1024トークンの入力に対応し、クメール語の記事、段落、文書の要約生成に適しています。

Ruriは日本語汎用テキスト埋め込みモデルで、文類似度計算と特徴抽出に特化し、長文処理をサポートしています。

Ruri-Largeは日本語テキストの類似度計算に特化した高性能埋め込みモデルで、transformerアーキテクチャを基盤とし、長文処理（最大長8192）をサポートしています。

Ruriは日本語テキスト埋め込みに特化したモデルで、文の類似度計算やテキスト特徴抽出を効率的に行えます。

Ruriは日本語に特化した汎用テキスト埋め込みモデルで、文の類似度計算と特徴抽出タスクに焦点を当てています。

これはBAAI/bge-m3モデルのONNX量子化バージョンで、密検索、多ベクトル検索、疎検索の3機能をサポートし、100以上の言語に対応しています。

Chinese-LLaMA-2-7BはMetaが公開したLlama-2モデルの中国語拡張版で、中国語の語彙を最適化し、追加の事前学習を行い、中国語の理解能力を向上させました。

これは多言語対応で長文（最大16k入力トークン対応）の抽象的要約生成モデルです。sumstewデータセットで訓練されており、与えられた入力文書に対してタイトルと要約を生成できます。

3Bパラメータのgoogle/flan-t5-xlモデルを複数の要約データセットでファインチューニングした汎用要約ジェネレーターで、学術および汎用シーンに適しています。