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Ms Marco MiniLM L6 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モデル、情報検索におけるクエリ-パッセージ関連性スコアリング用
テキスト埋め込み 英語
M
cross-encoder
2.5M
86
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
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
Transformers 英語M
cross-encoder
118.93k
5
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
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16
Cadet Tiny
Openrail
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
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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。
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R
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2,694
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