bekko-embedding-v1-a25m is an ultra-compact multilingual text embedding model. It has just 25M active parameters — light enough to run comfortably on modest CPUs — yet its retrieval quality is comparable to models with 3–10x more active parameters. You can also try bekko right in your browser: the bekko-embedding-web demo runs the model fully client-side with Transformers.js — no server involved. > [!NOTE] > For a guided overview of the models, training recipe, and results, read Bekko Embedding: how small can a multilingual retrieval model be?.
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View details ↗bekko-embedding-v1-a8m is an ultra-compact multilingual text embedding model. It has just 8M active parameters — light enough to run comfortably even on low-spec CPUs — yet its retrieval quality is comparable to models with 3–10x more active parameters. You can also try bekko right in your browser: the bekko-embedding-web demo runs the model fully client-side with Transformers.js — no server involved. > [!NOTE] > For a guided overview of the models, training recipe, and results, read Bekko Embedding: how small can a multilingual retrieval model be?.
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View details ↗- 日本語最高性能のRerankerをリリース / そもそも Reranker とは? - 日本語 Reranker 作成のテクニカルレポート
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View details ↗japanese-reranker-tiny-v2、japanese-reranker-xsmall-v2、japanese-reranker-small-v2、japanese-reranker-base-v2は、以下の特徴を持つ小型リランカーモデルです： 1. CPUやAppleシリコン環境でも実用的な速度で動作 2. 高価なGPUリソースなしでもRAGシステムの精度向上が可能 3. エッジデバイスでの展開や低レイテンシが要求される本番環境で活用可能 4. ModernBertベースのruri-v3-pt-30m（tiny/xsmall）、ruri-v3-pt-70m（small）、ruri-v3-pt-130m（base）を利用 以下は約15万ペアをリランキングした際の推論速度結果（トークナイズ時間を除く純粋なモデル推論時間）です。MPS(Appleシリコン)とCPU測定にはM4 Max、GPUにはRTX5090を使用しています。GPU処理では flash-attention2 を使用しています。
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View details ↗- とても小さく速く実用的な日本語リランカー japanese-reranker-tiny,xsmall v2 を公開 - 日本語最高性能のRerankerをリリース / そもそも Reranker とは? - 日本語 Reranker 作成のテクニカルレポート japanese-reranker-tiny-v2、japanese-reranker-xsmall-v2、japanese-reranker-small-v2、japanese-reranker-base-v2は、以下の特徴を持つ小型リランカーモデルです： 1. CPUやAppleシリコン環境でも実用的な速度で動作 2. 高価なGPUリソースなしでもRAGシステムの精度向上が可能 3. エッジデバイスでの展開や低レイテンシが要求される本番環境で活用可能 4. ModernBertベースのruri-v3-pt-30m（tiny/xsmall）、ruri-v3-pt-70m（small）、ruri-v3-pt-130m（base）を利用
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View details ↗高性能な日本語 SPLADE (Sparse Lexical and Expansion Model) モデルです。テキストからスパースベクトルへの変換デモで、どのようなスパースベクトルに変換できるか、WebUI から気軽にお試しいただけます。 japanese-splade-v2 は JMTEB をスパースベクトルで評価できるように変更したコードでの評価となっています。 なお、japanese-splade-v2 は JMTEB タスクである jaqket(や派生のjaqra), mrtydi(と派生のmiracl), jagovfaqs, nlp_jornal のデータセットのtrain,dev, testなどのデータは **学習に利用していません**。
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