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bi-encoder_msmarco_bert-base_german

PM-AI

This model can be used for **semantic search** and **documents retrieval** to find relevant passages based on a query. It was trained on a machine translated **MSMARCO dataset** for _german_ with **hard negatives** and **Margin MSE loss**. Combining these elements results in a SOTA transformer for asymmetric search. Details are presented below. The model is based on training with samples from **MSMARCO Passage Ranking** dataset. It contains about 500.000 questions and 8.8 million passages. The training objective is to identify the relevant passages or answers for an input question. In terms of content, the texts deal with diverse domains. Questions are available as sentences but also keyword-based variants can be found. Consequently, models trained on MSMARCO can be used in a variety of domains. The dataset was originally published in English, but has been translated into other languages by researchers with the help of machine translation. To be more specific, **"mMARCO: A Multilingual Version of the MS MARCO Passage Ranking Dataset"** is used, which contains 13 Google based translations, German is one of them.

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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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選び方とよくある質問

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入力・出力・キャッシュ料金を分け、同じ用途と使用量で総費用を比較します。画像・音声・動画は枚数、時間、解像度で課金される場合があります。

オープンウェイトは無料で商用利用できますか？+

必ずしもそうではありません。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシーを確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

ランキング1位が最適ですか？+

順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。

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