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對比學習微調

# 對比學習微調

Eridu
Apache-2.0
基於表示學習的深度模糊匹配系統，專為跨語言人名和公司名實體解析設計
文本嵌入 英語
E
Graphlet-AI
17
1
Setfit Model Paraphrase MiniLM L6 V2
這是一個基於SetFit的高效少樣本學習模型，用於文本分類任務，採用sentence-transformers/paraphrase-MiniLM-L6-v2作為句子嵌入模型和LogisticRegression進行分類。
文本分類
S
hleAtKeeper
418
1
Setfit Absa Bge Small En V1.5 Restaurants Aspect
Apache-2.0
這是一個基於SetFit框架的方面級情感分析模型，專門用於餐廳評論中的方面術語識別。
文本分類 英語
S
tomaarsen
2,390
4
Mmlw Retrieval Roberta Large
Apache-2.0
MMLW（我必須得到更好的消息）是波蘭語的神經文本編碼器，針對信息檢索任務進行了優化。
文本嵌入 Transformers 其他
M
sdadas
237.90k
12
Mmlw Retrieval E5 Base
Apache-2.0
MMLW（我必須得到更好的消息）是波蘭語的神經文本編碼器，針對信息檢索任務進行了優化，能夠將查詢和段落轉換為768維向量。
文本嵌入 Transformers 其他
M
sdadas
144
1
Is New Dataset Teacher Model
Apache-2.0
基於SetFit框架的小樣本學習文本分類模型，通過對比學習和分類頭訓練實現高效分類
文本分類
I
librarian-bots
168
1
Lodestone Base 4096 V1
Apache-2.0
由Hum開發的sentence-transformers模型，支持4096 tokens長文本嵌入，適用於語義搜索和聚類任務
文本嵌入 英語
L
Hum-Works
132
11
E5 Base V2 Mnli Anli
MIT
該模型是基於intfloat/e5-base-v2在GLUE（MNLI）和ANLI數據集上微調的版本，適用於零樣本分類和自然語言推理任務。
文本分類 Transformers 英語
E
mjwong
6,598
0
Codebert Base Cd Ft
這是一個基於sentence-transformers的模型，專門針對代碼克隆檢測任務進行了微調，能將代碼片段映射到768維向量空間。
文本嵌入 Transformers
C
mchochlov
5,080
3
Sbert All MiniLM L6 With Pooler
Apache-2.0
基於sentence-transformers的ONNX模型，可將文本映射到384維向量空間，適用於語義搜索和聚類任務。
文本嵌入 英語
S
optimum
3,867
6
Stackoverflow Mpnet Base
基於微軟mpnet-base模型在StackOverflow數據上訓練的句子嵌入模型，適用於語義搜索和句子相似度計算
文本嵌入
S
flax-sentence-embeddings
35
5
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