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Linq-Embed-Mistral

多任务文本分析工具

Linq-Embed-Mistral模型在多任务文本处理表现优秀,如情感分析、分类及信息检索。在MTEB AmazonPolarityClassification中准确率达95.7%,在MTEB FEVER的MAP@1为82.52%,适用于大规模文本数据的分析,支持电商、银行、出版等领域。

LLM2Vec-Meta-Llama-3-8B-Instruct-mntp-supervised - LLM2Vec-Meta-Llama-3-8B模型——文本嵌入与语义相似度的高效工具
GithubHuggingfaceLLM2Vec-Meta-Llama-3-supervised分类句子相似度开源项目文本检索模型特征提取
LLM2Vec-Meta-Llama-3-8B-Instruct-mntp项目提供了创新的文本嵌入技术,支持文本分类、信息检索、重排序和聚类等多种任务。通过其监督模型,有效提升精度和召回率,如在Amazon反事实分类任务中准确率达79.94%,在ArguAna数据集的检索任务中各项指标优异。此项目在多种自然语言处理中展现出显著应用潜力,是评价文本语义相似度的关键工具。
mistral.rs - 支持多种设备、模型量化的大型语言模型(LLM)推理平台,配备与Open-AI API兼容的HTTP服务器和Python绑定
GithubHTTP服务器LLM推理Python APImistral.rs开源项目模型量化
mistral.rs是一款支持多种设备、模型量化的大型语言模型(LLM)推理平台,配备与Open-AI API兼容的HTTP服务器和Python绑定,提供快速、精确的模型推理服务。平台支持文本和视觉模型,如AnyMoE、Llama等,采用LoRA技术和动态适配器,提高推理效率。用户可通过API在多种加速器上部署模型,实现快速计算和灵活应用。
mistral-ft-optimized-1227 - 多基础模型融合优化的Mistral模型用于下游任务微调
GithubHuggingfaceMistral-7B下游任务开源模型开源项目性能优化模型模型合并
该模型通过层级SLERP技术融合了OpenHermes、Neural Chat、MetaMath和OpenChat等基础模型,作为Mistral模型的优化版本,可用于多种下游任务的微调和开发
LLM2Vec-Sheared-LLaMA-mntp-unsup-simcse - 基于LLaMA的无监督语言模型嵌入技术
GithubHuggingfaceMTEB信息检索句子相似度开源项目文本分类文本嵌入模型
LLM2Vec-Sheared-LLaMA-mntp-unsup-simcse 是一种基于LLaMA模型的无监督语言模型嵌入技术。该项目通过剪枝和对比学习等方法优化模型,在文本分类、信息检索、聚类等多种NLP任务中表现优异。项目进行了广泛的评估,为自然语言处理领域提供了一种高效的文本表示学习方法。
m3e-base - 中英双语文本嵌入模型,支持多种自然语言处理任务
GithubHuggingfaceM3Esentence-transformers开源项目微调文本嵌入文本相似度模型
M3E是一个开源的文本嵌入模型,在2200万+中文句对数据集上训练。该模型支持中英双语的文本相似度计算和检索,适用于文本分类、检索等多种自然语言处理任务。M3E在MTEB-zh基准测试中表现优异,多项指标超越了OpenAI的同类模型。它易于使用和微调,完全兼容sentence-transformers生态系统。
NoInstruct-small-Embedding-v0 - 小型嵌入模型在MTEB基准测试中展现卓越性能
GithubHuggingfacesentence-transformers信息检索嵌入模型开源项目文本分类模型相似度计算
NoInstruct-small-Embedding-v0是一个小型嵌入模型,在MTEB基准测试中展现出优秀性能。该模型在文本相似度、分类和检索任务上表现突出,特别是在亚马逊评论分类中。基于sentence-transformers库开发,支持特征提取、句子相似度计算等多种NLP任务。在多个数据集上的出色表现体现了其在实际应用中的潜力。
Mistral-7B-v0.1-sharded - 模型带来更高效的文本生成性能
GithubHugging FaceHuggingfaceMistral 7Btransformer模型大语言模型开源项目模型预训练
Mistral-7B-v0.1是一个预训练的生成文本模型,拥有70亿参数,采用先进的变压器架构,并在多项基准测试中表现优于Llama 2 13B。该模型分片为2GB,以减少RAM需求,适合在资源有限的环境中应用,但不包含内容监管功能。若遇到'mistral'错误,通过安装transformers源代码可解决。
Chinese-Mixtral - 使用Sparse MoE架构的中文Mixtral模型
Chinese-MixtralGithubMixtral大模型量化开源项目指令精调稀疏混合专家模型
模型基于Mistral.ai的Mixtral模型开发,经过中文增量训练与指令精调,具备处理长文本(原生支持32K上下文,实测可达128K)的能力。包括中文Mixtral基础模型与指令模型,显著提升数学推理和代码生成性能。通过llama.cpp进行量化推理,最低仅需16G内存。开源提供代码、训练脚本与详细教程,支持多种推理和部署工具,适合个人电脑本地快速部署量化模型。
llm-embedder - FlagEmbedding 高性能文本向量化模型助力信息检索与语义搜索
FlagEmbeddingGithubHuggingface开源项目微调文本嵌入检索增强模型重排模型
FlagEmbedding项目开发了一系列高性能文本向量化模型,可将文本转化为低维密集向量。这些模型在信息检索、文本分类、聚类和语义搜索等任务中表现出色,也可用于构建大语言模型的向量数据库。项目包含BGE和LLM-Embedder等多个中英双语模型,在MTEB和C-MTEB基准测试中均取得第一。FlagEmbedding还提供模型微调代码和性能评估工具,便于进行定制化训练和测试。
multilingual-e5-large-pooled - 多语言支持的句子相似性与特征提取模型
GithubHuggingfaceMTEBmultilingual-e5-large分类句子相似度开源项目模型特征提取
此项目基于多语言处理,融合Sentence Transformers技术,专注于句子相似性与特征提取。支持多语言,适用于分类、重排序、文本聚类等多种场景。模型在各种任务中表现优异,如MTEB AmazonCounterfactualClassification和MTEB BUCC中的分类与双语文本挖掘,表现出色。采用MIT许可证,具有高度使用灵活性。
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