# 跨領域適配

這是一個自動生成的transformers模型卡片，具體信息待補充。

這是一個基於allenai/longformer-base-4096微調的sentence-transformers模型，用於生成句子和段落的768維密集向量表示，適用於語義文本相似度、語義搜索等任務。

該模型是一個基於transformers庫的模型，具體用途和功能需要進一步信息確認。

這是一個基於Qwen2.5-14B架構的多模型融合結果，採用Model Stock融合方法，結合了22個不同來源的14B參數規模模型。

這是一個從cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L6-v2微調而來的交叉編碼器模型，使用sentence-transformers庫開發。它能夠計算文本對的得分，可用於文本重排序和語義搜索。

這是一個託管在Hugging Face Hub上的transformers模型，具體功能和用途需要進一步補充信息。

該模型是一個基於transformers庫的模型，具體用途和功能未明確說明。

基於Mistral 7B架構的文本摘要模型，採用LoRA技術優化微調效率和性能。

由OMEGA Labs與Bittensor合作開發的任意到任意轉換模型，專注於人工通用智能領域。

由OMEGA Labs與Bittensor合作開發的Any-to-Any模型，支持多種任務轉換

MiniCPM-Embedding 是基於 MiniCPM-2B-sft-bf16 基礎模型開發的嵌入模型，專注於檢索任務，支持中英文雙語。

琉璃重排序器是一個日語通用重排序模型，基於Sentence Transformers架構，專門用於日語文本相關性排序任務。

該模型是一個基於Transformers庫的模型，具體用途和功能需要進一步的信息來確定。

這是一個基於Apache-2.0許可證發佈的AI模型，具體功能需要根據實際模型類型確定

基於Apache-2.0許可證的開源模型，具體功能和用途需參考完整文檔

該模型信息不足，無法提供具體介紹

該模型是一個基於transformers庫的模型，具體用途和功能需要進一步信息補充。

BAAI/bge-base-en-v1.5是一個基於Transformer架構的英文文本嵌入模型，主要用於句子相似度計算和文本分類任務。

基於DeBERTa-v3的零樣本分類模型，支持33個數據集和387個類別的通用文本分類任務

該模型是一個基於Transformers庫的模型，具體功能和用途需要進一步信息確認。

mmlw-e5-base 是一個基於句子轉換器的特徵提取模型，專注於句子相似度任務，支持波蘭語。

暫無模型信息

這是一個基於Apache-2.0許可證的開源模型，具體功能需要根據實際模型確定

由於文檔信息有限，無法提供模型的簡短介紹。

基於GPL-3.0許可證發佈的通用人工智能模型，具體功能需根據實際模型確定

該模型是基於paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2微調的版本，支持英語和德語句子相似度計算，適用於多語言文本嵌入任務。

基於Microsoft Multilingual-MiniLM模型在MASSIVE數據集上微調的意圖分類模型，支持多語言理解

這是一個使用Apache-2.0許可證的開源模型，具體功能和應用領域需要進一步確認

這是一個測試用途的模型，具體功能和性能特徵需要進一步確認