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bge-reranker-v2-minicpm-layerwise

分层文本排序器支持多语言并可调节计算层数实现高效推理

BAAIFlagEmbeddingHuggingface模型训练开源项目多语言处理模型文本分类Github

bge-reranker-v2-minicpm-layerwise是一个基于MiniCPM-2B-dpo-bf16的多语言文本排序器模型。它支持中英双语及多语言场景，可灵活选择8-40层进行计算，平衡推理速度和性能。模型在文本相关性评分和信息检索任务中表现优异，适用于大规模文本数据处理。通过FlagEmbedding框架可实现简便调用和部署，并支持FP16/BF16加速。

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MiniCPM-V 2.6是一个高效的多模态大语言模型，仅用8B参数就达到了GPT-4V级别的表现。该模型支持单图、多图和视频理解，在多项基准测试中成绩优异。它具备出色的性能、多图和视频理解能力、强大的OCR功能以及多语言支持。MiniCPM-V 2.6还以其高效率和易用性著称，可轻松部署在包括手机和平板电脑在内的各种设备上。
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ms-marco-MiniLM-L-6-v2是一个针对MS Marco信息检索任务优化的跨编码器模型。在TREC Deep Learning 2019和MS Marco Passage Reranking数据集上，其NDCG@10和MRR@10分别达到74.30和39.01。模型每秒处理1800个文档，平衡了性能和效率。基于SentenceTransformers库，该模型可轻松集成到信息检索系统中，用于查询-段落相关性排序。
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TinyBERT-L-6模型在MS Marco Passage Ranking任务中进行了优化，解决信息检索中的查询与段落排序问题。该模型通过交叉编码器实现高效的信息检索，提升查准率并缩短排序时间。支持Transformers与SentenceTransformers工具使用，简化实现流程，展示良好性能。项目提供详尽的训练代码和性能评估，助力深度学习场景下的信息处理任务优化。
mmarco-mMiniLMv2-L12-H384-v1 - 支持多语言的MMARCO跨编码器模型
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optimized-gpt2-1b是一个基于GPT-2架构优化的大规模语言模型。该模型在保持GPT-2性能的基础上，通过架构和训练方法的优化提高了效率和可扩展性。它可应用于文本生成、摘要和问答等多种自然语言处理任务。模型支持直接使用或针对特定需求进行微调。项目提供了使用说明和评估结果，有助于研究人员和开发者更好地理解和应用这一语言模型。
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