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多语言文本嵌入
Gte Multilingual Reranker Base Onnx Op14 Opt Gpu Int8
MIT
这是Alibaba-NLP/gte-multilingual-reranker-base的量化ONNX版本，采用INT8量化，针对GPU优化，适用于文本分类任务。
文本嵌入
其他
G
JustJaro
91
1
Multilingual E5 Large Instruct Q6 K GGUF
MIT
多语言E5大型指令模型，支持超过100种语言的文本嵌入和分类任务
大型语言模型
支持多种语言
M
kcccat
27
1
Multilingual E5 Large Instruct GGUF
MIT
多语言E5大型指令模型，支持多种语言的文本嵌入和分类任务
大型语言模型
支持多种语言
M
Impulse2000
58
1
Multilingual E5 Large Instruct Q5 K M GGUF
MIT
多语言E5大型指令模型，支持多种语言和任务，包括分类、检索和聚类等。
大型语言模型
支持多种语言
M
JHJHJHJHJ
18
1
Multilingual E5 Large Instruct Q3 K S GGUF
MIT
多语言E5大型指令模型，支持多种语言和任务，包括分类、检索、聚类等。
大型语言模型
支持多种语言
M
yoeven
14
1
Multilingual E5 Large Instruct Q5 0 GGUF
MIT
多语言E5大型指令模型，支持多种语言的文本嵌入和分类任务
大型语言模型
支持多种语言
M
yoeven
14
2
Armenian Text Embeddings 1
基于multilingual-e5-base优化的亚美尼亚语文本嵌入模型，支持语义搜索和跨语言理解
文本嵌入
Transformers
支持多种语言
A
Metric-AI
578
18
Multilingual E5 Large Pooled
MIT
Multilingual E5 Large 是一个多语言句子转换器模型，专注于句子相似度和特征提取任务，支持多种语言。
文本嵌入
支持多种语言
M
Hiveurban
3,803
2
Paraphrase Multilingual MiniLM L12 V2.gguf
Apache-2.0
多语言句子嵌入模型，支持50+种语言的文本相似度计算和语义搜索
文本嵌入
支持多种语言
P
mykor
188
1
Text2vec Base Multilingual
Apache-2.0
一个支持多语言的文本向量化模型，专注于句子相似度计算和特征提取任务
文本嵌入
Transformers
支持多种语言
T
barisaydin
17
0
Multilingual E5 Small 4096
基于intfloat/multilingual-e5-small的局部稀疏全局版本，支持约4k标记的多语言文本嵌入模型
文本嵌入
Transformers
支持多种语言
M
efederici
16
0
Multilingual E5 Base Xnli Anli
MIT
基于intfloat/multilingual-e5-base在XNLI和ANLI数据集上微调的多语言文本嵌入模型，适用于零样本分类任务
文本分类
Transformers
支持多种语言
M
mjwong
73
0
Multilingual E5 Large Xnli
MIT
基于 multilingual-e5-large 在 XNLI 数据集上微调的多语言文本分类模型，支持15种语言的零样本分类
大型语言模型
Transformers
支持多种语言
M
mjwong
21
6
E5 Base Multilingual 4096
E5-base-multilingual-4096是基于intfloat/multilingual-e5-base的局部稀疏全局版本，支持处理最多4096个标记的多语言文本嵌入模型。
文本嵌入
Transformers
支持多种语言
E
efederici
340
16
Distiluse Base Multilingual Cased V2 Finetuned Stsb Multi Mt Es
这是一个经过西班牙语语义相似度数据集微调的sentence-transformers模型，可将文本映射到768维向量空间，适用于语义搜索和聚类任务。
文本嵌入
Transformers
西班牙语
D
mrm8488
292
3
M BERT Distil 40
基于distilbert-base-multilingual的模型，调整以匹配40种语言的嵌入空间，与CLIP文本编码器的嵌入空间相匹配。
文本生成图像
Transformers
支持多种语言
M
M-CLIP
46
8