# 多任務文本嵌入

基於Qwen2架構的1.5B參數規模的中英雙語通用文本嵌入模型，專注於句子相似度計算和文本檢索任務。

LENS-8000 是一個基於轉換器的文本嵌入模型，專注於特徵提取和句子相似度任務，在多個分類和檢索任務中表現出色。

cde-small-v1 是一個基於 transformer 架構的小型句子嵌入模型，在多個文本分類、聚類和檢索任務上表現出色。

Speed Embedding 7B Instruct 是一個基於 Transformer 架構的大規模語言模型，專注於文本嵌入和分類任務，在多個基準測試中表現出色。

基於Qwen2架構的7B參數規模指令微調模型，專注於句子相似度計算和文本嵌入任務

基於Qwen2架構的7B參數規模的大語言模型，專注於句子相似度計算和文本嵌入任務。

這是一個由bert-large-uncased、WhereIsAI/UAE-Large-V1、BAAI/bge-large-en-v1.5、mixedbread-ai/mxbai-embed-large-v1和avsolatorio/GIST-large-Embedding-v0等多個基礎模型合併而成的模型，主要用於文本分類、檢索和聚類任務。

LLM2Vec是基於Meta-Llama-3的監督學習模型，專注於句子相似度等自然語言處理任務，支持文本嵌入、信息檢索、文本分類等多種應用場景。

基於Qwen1.5架構的7B參數規模句子嵌入模型，專注於句子相似度計算和多任務評估

Snowflake Arctic Embed XS 是一個輕量級的句子嵌入模型，專注於句子相似度和特徵提取任務。

Snowflake Arctic M Long 是一個基於 sentence-transformers 的句子嵌入模型，專注於句子相似度和特徵提取任務。

LLM2Vec-Sheared-LLaMA-supervised 是基於 Sheared-LLaMA 架構的監督學習模型，專注於句子相似度任務，提供文本嵌入、信息檢索和文本分類等功能。

ACGE 文本嵌入模型是一個用於生成文本嵌入向量的模型，支持多種自然語言處理任務。

xiaobu-embedding是一個多任務嵌入模型，支持多種中文自然語言處理任務，包括文本相似度計算、分類、聚類和檢索等。

一個基於T5架構的句子嵌入模型，專注於英語文本的語義相似度和信息檢索任務。

GTE Small 中文模型是一個專注於中文文本處理的句子轉換器模型，適用於多種自然語言處理任務。

gte-base-zh 是一個針對中文優化的通用文本嵌入模型，支持多種自然語言處理任務，包括語義相似度計算、文本分類、信息檢索等。

GTE Large 中文模型是一個多語言文本嵌入模型，專注於中文文本的語義表示和相似度計算。

stella-base-en-v2 是一個基於 sentence-transformers 的英語文本嵌入模型，專注於句子相似度和特徵提取任務。

Ember v1 是一個基於 sentence-transformers 的嵌入模型，主要用於特徵提取和句子相似度計算。

GTE-small 是一個小型通用文本嵌入模型，適用於多種自然語言處理任務，包括句子相似度計算、文本分類和檢索等。

GTE-Large 是一個強大的句子轉換器模型，專注於句子相似度和文本嵌入任務，在多個基準測試中表現出色。

GTE-Base 是一個通用的文本嵌入模型，專注於句子相似度和文本檢索任務，在多個基準測試中表現良好。

INSTRUCTOR 是一個基於 T5 架構的文本嵌入模型，專注於句子相似度計算和信息檢索任務。它在多種 NLP 任務上表現出色，包括文本分類、聚類和語義相似度評估。

E5-base 是一個通用的文本嵌入模型，適用於多種自然語言處理任務，如分類、檢索、聚類和語義相似度計算。

基於T5架構的文本嵌入模型，專注於句子相似度計算和文本檢索任務，在多個基準測試中表現優異。

INSTRUCTOR 是一個基於 T5 架構的文本嵌入模型，專注於句子相似度計算和文本分類任務，支持英語語言處理。

E5-small 是一個小型句子轉換器模型，專注於句子相似度和文本嵌入任務，在多個分類和檢索任務上表現良好。

SGPT-1.3B是一個基於加權平均和bitfit技術優化的句子轉換器模型，主要用於句子相似度和特徵提取任務。