# 跨任务微调

GIST Small Embedding V0
MIT
基于BAAI/bge-small-en-v1.5模型微调的文本嵌入模型,通过MEDI数据集与MTEB分类任务数据集训练,优化了检索任务的查询编码能力。
文本嵌入 英语
G
avsolatorio
945.68k
29
T5 Base Nl36 Finnish
Apache-2.0
基于芬兰语预训练的T5模型,采用基于跨度的掩码语言建模目标,需针对下游任务微调后使用
大型语言模型 其他
T
Finnish-NLP
19
2
T5 Efficient Base Ff6000
Apache-2.0
T5-Efficient-BASE-FF6000是谷歌原版T5的一个变体,采用深度窄型架构,在参数数量相近的模型架构中,下游任务性能更具优势。
大型语言模型 英语
T
google
16
0
T5 Efficient Base
Apache-2.0
T5-Efficient-BASE是基于谷歌T5架构的变体,采用深度窄型设计优化下游任务表现,参数量2.229亿
大型语言模型 英语
T
google
735
10
T5 Efficient Tiny Ff12000
Apache-2.0
T5-Efficient-TINY-FF12000是Google原始T5的一个变体,采用深度窄型架构,在参数数量相近的模型中表现出更优的下游任务性能。
大型语言模型 英语
T
google
16
0
T5 Efficient Small Dm768
Apache-2.0
T5-Efficient-SMALL-DM768 是 Google 原始 T5 的一个变体,采用深度窄型架构,优先增加模型深度以提高下游性能。
大型语言模型 英语
T
google
49
1
T5 Efficient Small Nl22
Apache-2.0
T5高效小型-NL22是谷歌T5模型的深度窄型变体,专注于通过增加模型深度提升下游任务性能。
大型语言模型 英语
T
google
17
0
T5 Efficient Base Ff9000
Apache-2.0
T5-Efficient-BASE-FF9000是谷歌原版T5的变体,采用深度窄型架构,在参数规模相似的情况下,下游任务表现更优。
大型语言模型 英语
T
google
16
0
T5 Efficient Large
Apache-2.0
T5-Efficient-LARGE是基于谷歌T5的变体,采用深度窄型架构优化下游任务性能,拥有7.377亿参数。
大型语言模型 英语
T
google
183
4
T5 Efficient Small Kv256
Apache-2.0
T5-Efficient-SMALL-KV256是谷歌T5的变体,采用深度窄型架构优化下游任务性能,参数量1.17亿,需微调使用。
大型语言模型 英语
T
google
16
0
T5 Efficient Small
Apache-2.0
T5-Efficient-SMALL是Google原版T5的一个变体,采用深度窄型架构,在参数数量相近的情况下,下游任务性能优于其他架构。
大型语言模型 英语
T
google
1,032
4
T5 Efficient Small El2
Apache-2.0
T5-Efficient-SMALL-EL2是Google原版T5的一个变体,采用深度窄型架构,优先增加模型深度以提高下游性能。
大型语言模型 英语
T
google
20
0
T5 Efficient Mini
Apache-2.0
T5-Efficient-MINI是谷歌原版T5的一个变体,采用深度窄型架构,在参数数量相似的模型架构中表现出更优的下游任务性能。
大型语言模型 英语
T
google
946
6
T5 Efficient Small Kv32
Apache-2.0
T5-Efficient-SMALL-KV32是Google原版T5的一个变体,采用深度窄型架构,专注于提高下游任务性能。
大型语言模型 英语
T
google
16
0
T5 Efficient Tiny Nl32
Apache-2.0
T5-Efficient-TINY-NL32是Google原版T5的一个变体,采用深度窄型架构,优先增加模型深度以优化下游任务性能。
大型语言模型 英语
T
google
209
4
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