Nomic Embed Text V1.5 GGUF
Apache-2.0
Nomic-embed-text-v1.5是由Nomic AI开发的文本嵌入模型，基于sentence-transformers库，专注于句子相似度任务。
文本嵌入
英语
N
gaianet
594
2
Kf Deberta Multitask
这是一个基于sentence-transformers的韩语句子嵌入模型，能将句子和段落映射到768维的密集向量空间，适用于聚类或语义搜索等任务。
文本嵌入
Transformers
Transformers 韩语
K
upskyy
1,866
15
Multi Sentence BERTino
MIT
这是一个基于BERTino的句子转换器模型，能够将意大利语句子和段落映射到768维的密集向量空间，适用于聚类或语义搜索等任务。
文本嵌入 Transformers
Transformers 其他
M
nickprock
63.88k
5
Simcse Model M Bert Thai Cased
Apache-2.0
基于mBERT的SimCSE模型，专门针对泰语进行训练，用于生成句子和段落的768维向量表示
文本嵌入 Transformers
TransformersS
kornwtp
25
1
Sentence Transformer Legal Hebert
这是一个基于sentence-transformers的模型，能够将句子和段落映射到768维的密集向量空间，适用于句子相似度计算、语义搜索等任务。
文本嵌入 Transformers
TransformersS
dean-ai
23
1
Finetuned Bge Embeddings
这是一个基于sentence-transformers的模型，能够将句子和段落映射到768维的密集向量空间，适用于聚类或语义搜索等任务。
文本嵌入 Transformers
TransformersF
austinpatrickm
17
0
Bunka Embedding
MIT
这是一个基于sentence-transformers的句子嵌入模型，能够将文本映射到768维向量空间，适用于语义搜索和文本聚类等任务。
文本嵌入 Transformers
Transformers 英语
B
charlesdedampierre
17
1
Frpile GPL Test Pipeline All Mpnet Base V2 14000
这是一个基于sentence-transformers的模型，能够将句子和段落映射到768维的密集向量空间，适用于聚类或语义搜索等任务。
文本嵌入
F
DragosGorduza
18
0
Toolbench IR Bert Based Uncased
这是一个基于sentence-transformers的句子嵌入模型，能够将文本转换为768维的向量表示，适用于语义搜索和文本相似度计算等任务。
文本嵌入 Transformers
TransformersT
ToolBench
342
19
Simcse Indoroberta Base
这是一个基于IndoRoberta的句子转换器模型，能够将印尼语句子和段落映射到768维向量空间，适用于句子相似度计算和语义搜索任务。
文本嵌入 Transformers
Transformers 其他
S
LazarusNLP
15
0
Llama Lite 134m
Apache-2.0
134M参数、768维度的Llama精简版，用于生成句子嵌入向量
文本嵌入 Transformers
TransformersL
skeskinen
93
13
E5 Base Unsupervised
MIT
E5基础无监督模型是基于对比预训练的文本嵌入模型，适用于句子相似度和转换任务。
文本嵌入
英语
E
intfloat
940
1
Java Summary Classifier
这是一个基于sentence-transformers的模型，能够将句子和段落映射到768维的密集向量空间，适用于聚类或语义搜索等任务。
文本嵌入
J
AISE-TUDelft
13
0
Ea Setfit V1 Classifier
这是一个基于sentence-transformers的模型，能够将句子和段落映射到768维的密集向量空间，用于句子相似度计算和语义搜索等任务。
文本嵌入 Transformers
TransformersE
czesty
50
1
Sbert Jsnli Luke Japanese Base Lite
Apache-2.0
这是一个基于sentence-transformers的日语句子嵌入模型，能将句子和段落映射到768维向量空间，适用于聚类和语义搜索等任务。
文本嵌入 Transformers
Transformers 日语
S
oshizo
9,113
35
Book Reviews
这是一个基于sentence-transformers的句子嵌入模型，能够将文本转换为768维的向量表示，适用于语义搜索和文本相似度计算等任务。
文本嵌入
B
lksfr
14
0
Best 32 Shot Model
这是一个基于sentence-transformers的模型，能够将句子和段落映射到768维的密集向量空间，适用于聚类或语义搜索等任务。
文本嵌入 Transformers
TransformersB
Nhat1904
14
0
S PubMedBERT
这是一个基于sentence-transformers的模型，能够将句子和段落映射到768维的密集向量空间，适用于句子相似度计算、语义搜索等任务。
文本嵌入 Transformers
TransformersS
menadsa
274
1
Sentence T5 Base Nlpl Code Search Net
这是一个基于sentence-transformers的模型，能将句子和段落映射到768维的密集向量空间，适用于聚类或语义搜索等任务。
文本嵌入
S
krlvi
297
11
Smol8
这是一个基于sentence-transformers的句子相似度模型，可将文本映射到768维向量空间用于语义搜索和聚类任务
文本嵌入
S
Watwat100
13
0
From Classifier V0
这是一个基于sentence-transformers的句子嵌入模型，可将文本转换为768维向量表示
文本嵌入 Transformers
TransformersF
futuredatascience
14
0
Raw 2 No 2 Test 2 New.model
这是一个基于sentence-transformers的模型，能够将句子和段落映射到768维的密集向量空间，适用于句子相似度计算、语义搜索等任务。
文本嵌入 Transformers
TransformersR
Wheatley961
13
0
Hindi Sentence Bert Nli
基于NLI数据集训练的印地语BERT模型，用于句子相似度计算和特征提取
文本嵌入 Transformers
Transformers 其他
H
l3cube-pune
93
1
Pubmedbert Mnli Snli Scinli Scitail Mednli Stsb
基于PubMedBERT的句子转换器模型，用于生成句子和段落的768维向量表示，适用于语义搜索和聚类任务。
文本嵌入 Transformers
TransformersP
pritamdeka
213
7
Biobert Mnli Snli Scinli Scitail Mednli Stsb
这是一个基于sentence-transformers的模型，能将句子和段落映射到768维的密集向量空间，适用于聚类或语义搜索等任务。
文本嵌入 Transformers
TransformersB
pritamdeka
53.20k
43
Setfit Product Review Regression
这是一个基于sentence-transformers的句子嵌入模型，能够将文本转换为768维的向量表示
文本嵌入 Transformers
TransformersS
ivanzidov
14
0
Setfit Product Review
这是一个基于sentence-transformers的模型，能够将句子和段落映射到768维的密集向量空间，适用于句子相似度计算、语义搜索等任务。
文本嵌入 Transformers
TransformersS
ivanzidov
16
0
Sentencetest
这是一个基于sentence-transformers的句子嵌入模型，可将文本映射到768维向量空间，适用于语义搜索和文本相似度计算
文本嵌入
S
adit94
15
0
Setfit ST ICD10 L3
这是一个基于sentence-transformers的模型，能够将句子和段落映射到768维的密集向量空间，适用于句子相似度计算、语义搜索等任务。
文本嵌入 Transformers
TransformersS
rjac
14
0
Setfit Finetuned Financial Text Classification
这是一个基于sentence-transformers的模型，专门针对金融文本分类任务进行了微调，能够将句子和段落映射到768维的向量空间。
文本嵌入
S
nickmuchi
20
0
Deberta V3 Base Qa
这是一个基于sentence-transformers的模型，能够将句子和段落映射到768维稠密向量空间，适用于句子相似度计算、语义搜索等任务。
文本嵌入 Transformers
TransformersD
jamescalam
17
1
Moco Sentencedistilbertv2.0
这是一个基于sentence-transformers的韩英双语句子嵌入模型，可将句子映射到768维向量空间，适用于语义搜索和聚类任务。
文本嵌入 Transformers
Transformers 支持多种语言
M
bongsoo
39
1
Laprador F
基于sentence-transformers的句子嵌入模型，可将文本映射到768维向量空间，适用于语义搜索和文本聚类任务。
文本嵌入 Transformers
TransformersL
gemasphi
15
0
Bpr Gpl Bioasq Base Msmarco Distilbert Tas B
这是一个基于sentence-transformers的句子相似度模型，能够将句子和段落映射到768维的密集向量空间，适用于语义搜索和聚类等任务。
文本嵌入 Transformers
TransformersB
income
41
0
Bpr Gpl Climate Fever Base Msmarco Distilbert Tas B
这是一个基于sentence-transformers的句子嵌入模型，能够将文本转换为768维的向量表示，适用于语义搜索和文本相似度计算等任务。
文本嵌入 Transformers
TransformersB
income
35
0
Bpr Gpl Fever Base Msmarco Distilbert Tas B
这是一个基于sentence-transformers的模型，能够将句子和段落映射到768维的密集向量空间，适用于句子相似度计算、聚类和语义搜索等任务。
文本嵌入 Transformers
TransformersB
income
32
0
Bpr Gpl Nfcorpus Base Msmarco Distilbert Tas B
这是一个基于sentence-transformers的句子嵌入模型，能够将文本转换为768维的向量表示，适用于语义搜索和文本相似度计算等任务。
文本嵌入 Transformers
TransformersB
income
40
0
Bpr Gpl Quora Base Msmarco Distilbert Tas B
这是一个基于sentence-transformers的模型，能够将句子和段落映射到768维的密集向量空间，适用于句子相似度计算、语义搜索等任务。
文本嵌入 Transformers
TransformersB
income
27
0
Bpr Gpl Scidocs Base Msmarco Distilbert Tas B
这是一个基于sentence-transformers的模型，能够将句子和段落映射到768维向量空间，用于句子相似度计算和语义搜索等任务。
文本嵌入 Transformers
TransformersB
income
23
0
Bpr Gpl Signal1m Base Msmarco Distilbert Tas B
这是一个基于sentence-transformers的模型，能够将句子和段落映射到768维的密集向量空间，适用于聚类或语义搜索等任务。
文本嵌入 Transformers
TransformersB
income
25
0
- 1
- 2
- 3
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
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
%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20none;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%235ce6cf;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%230080ff;%20}%20.st3%20{%20clip-path:%20url(%23clippath);%20}%20%3c/style%3e%3cclipPath%20id='clippath'%3e%3crect%20class='st0'%20y='0'%20width='120'%20height='32'/%3e%3c/clipPath%3e%3c/defs%3e%3cg%20class='st3'%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M22.4,32H3.2c-1,0-2-.5-2.6-1.4-.6-.9-.7-2-.4-2.9L9.8,2.1C10.3.8,11.5,0,12.8,0s2.5.8,3,2.1l9.6,25.6c.4,1,.2,2.1-.4,2.9-.6.9-1.6,1.4-2.6,1.4ZM7.8,25.6h10l-5-13.3-5,13.3Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M33.6,32c-1.3,0-2.5-.8-3-2.1L21,4.3c-.6-1.7.2-3.5,1.9-4.1,1.7-.6,3.5.2,4.1,1.9l9.6,25.6c.6,1.7-.2,3.5-1.9,4.1-.4.1-.8.2-1.1.2h0Z'/%3e%3cpath%20d='M71.8,9.1h-6.9v4.6h6.9c2.5,0,4.6,2,4.6,4.6h-6.9c-3.8,0-6.9,3.1-6.9,6.9s3.1,6.9,6.9,6.9h2.3c1.7,0,3.2-.4,4.6-1.2v1.2h4.6v-13.7c0-5-4.1-9.1-9.1-9.1h0ZM71.8,27.4h-2.3c-1.3,0-2.3-1-2.3-2.3s1-2.3,2.3-2.3h6.9c0,2.5-2,4.6-4.6,4.6h0Z'/%3e%3cpath%20d='M52.3,9.1h-4.6V0h-4.6V32h9.1c5,0,9.1-4.1,9.1-9.1v-4.6c0-5.1-4.1-9.1-9.1-9.1h0ZM56.9,22.9c0,2.5-2,4.6-4.6,4.6h-4.6v-13.7h4.6c2.5,0,4.6,2,4.6,4.6v4.6h0Z'/%3e%3cpath%20d='M110.9,13.7h9.1v-4.6h-9.1c-5.1,0-9.1,4.1-9.1,9.1v4.6c0,5.1,4.1,9.1,9.1,9.1h9.1v-4.6h-9.1c-2.5,0-4.6-2-4.6-4.6h13.7v-4.6h-13.7c0-2.5,2-4.6,4.6-4.6h0Z'/%3e%3cpath%20d='M93.6,18.3h-4.6c-1.3,0-2.3-1-2.3-2.3s1-2.3,2.3-2.3h10.3v-4.6h-10.3c-3.8,0-6.9,3.1-6.9,6.9s3.1,6.9,6.9,6.9h4.6c1.3,0,2.3,1,2.3,2.3s-1,2.3-2.3,2.3h-10.3v4.6h10.3c3.8,0,6.9-3.1,6.9-6.9s-3.1-6.9-6.9-6.9Z'/%3e%3c/g%3e%3c/g%3e%3c/svg%3e)
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