# 高精度セマンティックマッチング

これはcross-encoder/ms-marco-MiniLM-L12-v2をファインチューニングしたクロスエンコーダモデルで、テキストの再ランキングとセマンティック検索に使用されます。

これはBAAI/bge-reranker-baseからファインチューニングされたクロスエンコーダーモデルで、テキストペアのスコアリングに使用され、テキスト再ランキングやセマンティック検索タスクに適しています。

これは日本語汎用再ランキングモデルのプレビュー版で、cl-nagoya/ruri-v3-pt-310mベースモデルを基に訓練され、日本語テキスト関連性ランキングタスクに特化しています。

多言語対応のセンテンストランスフォーマーモデルで、テキストソートタスクに適しています

このモデルはModernBERT-baseをファインチューニングした文埋め込みモデルで、文の類似性タスクに特化しており、英語テキスト処理をサポートします。

Snowflake Arctic Embed M v2.0 は50以上の言語をサポートする多言語文埋め込みモデルで、文の類似性と特徴抽出タスクに特化しています。

Marsilia-Embeddings-FR-Baseは金融分野のタスク専用に設計されたフランス語エンベディングモデルで、検索拡張生成(RAG)アプリケーションにおけるタスク固有のファインチューニングの重要性を示しています。

Snowflake Arctic M Long は sentence-transformers ベースの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。