PyTorch模型简介
该模型主要用于句子和段落的向量表示，能够将文本转换为384维的密集向量，适用于文本相似度计算、语义搜索和聚类分析等任务。
模型特点
高维向量表示
能够将句子和段落映射到384维的密集向量空间，捕捉文本的语义信息。
语义相似度计算
适用于计算句子或段落之间的语义相似度。
聚类分析
可用于文本聚类任务，将语义相似的文本分组。
模型能力
句子向量化
语义搜索
文本聚类
特征提取
使用案例
信息检索
学术文献检索
用于检索与给定标题或摘要相似的学术文献。
提高检索结果的相关性
文本分析
文档聚类
将大量文档按语义相似度进行自动分组。
实现文档的自动分类
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专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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