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valhalla**This model is uploaded for testing purpose. It's random model not trained on anything**
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AIモデルを探す 2043
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vida-nyuThis is a fine-tuned version of sentence-transformers/all-mpnet-base-v2 for schema matching tasks in the biomedical domain, specifically targeting the GDC (Genomic Data Commons) data standard. The model was fine-tuned using a self-supervised approach that leverages LLMs to generate diverse training data from the GDC target schema. The key innovation is combining LLM-based augmentation with structure-based augmentation: **1. LLM-Based Augmentation (`llm-aug`):** - For each anchor column in the GDC target schema, an LLM generates semantically equivalent but syntactically diverse variations - Captures syntactic heterogeneity common in real biomedical datasets - Example transformations: - `patient_id` → `subject_identifier`, `participant_number`, `patient_identifier` - `diagnosis_date` → `date_of_diagnosis`, `dx_date`, `diagnostic_date` - Creates diverse positive examples while preserving semantic meaning
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vinaiTwo BARTpho versions `BARTpho-syllable` and `BARTpho-word` are the first public large-scale monolingual sequence-to-sequence models pre-trained for Vietnamese. BARTpho uses the "large" architecture and pre-training scheme of the sequence-to-sequence denoising model BART, thus especially suitable for generative NLP tasks. Experiments on a downstream task of Vietnamese text summarization show that in both automatic and human evaluations, BARTpho outperforms the strong baseline mBART and improves the state-of-the-art. @article{bartpho, title = {{BARTpho: Pre-trained Sequence-to-Sequence Models for Vietnamese}}, author = {Nguyen Luong Tran and Duong Minh Le and Dat Quoc Nguyen}, journal = {arXiv preprint}, volume = {arXiv:2109.09701}, year = {2021} } **Please CITE** our paper when BARTpho is used to help produce published results or incorporated into other software.
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詳細を見る ↗A **multilingual embedding model** with 32K context window and **2D Matryoshka** support for flexible efficiency-quality tradeoffs. 1. **Dimension Reduction** (Matryoshka): Truncate embeddings to smaller dimensions with minimal quality loss 2. **Layer Reduction** (Adaptive): Use intermediate layer outputs for faster inference mmBERT-Embed is significantly faster due to: 1. **Flash Attention 2** - BGE-M3 lacks FA2 (O(n) vs O(n²) attention) 2. **Encoder architecture** - Qwen3 uses decoder with causal masking 3. **Smaller model** - 307M vs 569M/600M params
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詳細を見る ↗Connect requests with the right context. Vela Embedding powers multilingual semantic matching, retrieval, and memory in your router. Compared with the original mmBERT Embedding. Scores are ×100; higher is better. Both models use 22 layers, 768 dimensions and FP32. The MTEB rows use each task's standard main metric; SummScreenFD uses its validation split.
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収集済みの比較可能な100万トークン当たり米ドル料金です。キャッシュ割引、段階料金、追加推論出力、税金は含みません。最新料金は出典で確認してください。
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