M2-BERT-8Kは8000万パラメータの長文検索モデルで、論文『Benchmarking and Building Long-Context Retrieval Models with LoCo and M2-BERT』で提案されたアーキテクチャに基づいています。

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BenchmarkEngineering-F2-7B-slerpは、BenchmarkEngineering-7B-slerpとWestLake-7B-v2モデルを融合して作成された7Bパラメータの大規模言語モデルで、元のモデルの性能向上を目的としています。

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M2-BERT-128は論文『Benchmarking and Building Long-Context Retrieval Models with LoCo and M2-BERT』で提案された8000万パラメータの検索モデルチェックポイント

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これはMT5-baseアーキテクチャに基づくイタリア語言い換え生成モデルで、TaPaCoとSTS Benchmarkデータセットでファインチューニングされています。

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