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gte-large-onnx

ONNX格式文本向量模型实现快速分类与相似度搜索

gte-large-onnx是thenlper/gte-large模型的ONNX移植版本,用于文本分类和相似度搜索任务。该模型与FastEmbed框架集成,支持通过API调用生成文本嵌入向量,实现批量文本处理。基于Apache-2.0许可证开源,可用于构建文本相似度检索和文档分类等应用

bge-small-en-v1.5 - 轻量级高性能英语句子嵌入模型
GithubHuggingfacesentence-transformers开源项目文本分类模型聚类自然语言处理语义相似度
BGE-small-en-v1.5是一款轻量级英语句子嵌入模型,在文本分类、检索、聚类和语义相似度等多项NLP任务中表现出色。该模型在MTEB基准测试中展现了优异性能,同时保持了较小的模型规模,适合需要高效句子向量化的应用场景。模型在MTEB评估中的多项任务上表现突出,包括亚马逊评论分类、ArguAna论点检索和BIOSSES生物医学语义相似度等,为各类NLP应用提供了高效的句子向量化解决方案。
bge-base-zh-v1.5 - 文本低维向量映射提升中文检索与分类效率
FlagEmbeddingGithubHuggingface句子相似性向量检索对比学习嵌入模型开源项目模型
FlagEmbedding是一个开源项目,可将文本转换为低维密集向量,用于多种任务,如检索、分类和语义搜索。bge-base-zh-v1.5版本优化了相似度分布,没有指令也能提升检索能力。支持中文和英文的处理,并与大型语言模型(LLM)无缝集成,bge-reranker交叉编码器模型为文档重新排名提供高精度结果。此外,最新的LLM-Embedder满足多样化检索增强需求,使用户在大数据环境中更高效地完成检索和分类。
bge-large-zh-v1.5 - 大规模中文预训练向量模型 优化检索性能
BGEFlagEmbeddingGithubHuggingface嵌入模型开源项目检索增强模型语言模型
bge-large-zh-v1.5是一款先进的中文预训练向量模型。该模型支持长文本输入处理,并整合了密集、稀疏和多向量检索功能。在多语言和跨语言基准测试中,它展现出优异的性能表现。该模型适用于信息检索和语义相似度计算任务,能有效提升大语言模型的检索增强能力。
GritLM-7B - 开源大语言模型在文本生成和分类任务中展现突出表现
GithubGritLM-7BHuggingfaceMTEB开源项目机器学习模型模型评估自然语言处理
GritLM-7B在文本分类、检索和聚类等多项任务中表现优秀。实测数据显示,模型在AmazonPolarity分类任务达到96.52%准确率,Banking77分类达到88.47%准确率。此外,模型还集成了文本相似度计算、排序和聚类分析等功能,可应用于多样化的自然语言处理场景。
xlnet-large-cased - 基于排列语言建模的先进NLP工具
GithubHuggingfaceTransformer-XLXLNet开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
XLNet大型模型是一种基于英语数据预训练的先进自然语言处理工具。该模型采用新颖的广义排列语言建模方法,结合Transformer-XL架构,在处理长文本上下文时展现出卓越性能。XLNet在问答、自然语言推理、情感分析及文档排序等多项任务中均取得了领先成果。这一模型主要用于下游任务的微调,尤其适合需要分析完整句子的序列分类、标记分类或问答等应用场景。
cde-small-v1 - 增强文本分类与信息检索能力的多任务模型
GithubHuggingfaceMTEB分类句子嵌入开源项目检索模型聚类
该项目在多任务环境下表现优异,尤其在文本分类与检索任务中。模型在多个数据集上表现出高准确率与精度,广泛适用于商业、教育与研究领域。其卓越的性能满足了对高精确度的需求,提供了一致而可靠的结果。
sentence-transformers-e5-large-v2 - 句子向量化模型实现文本相似度检索和聚类
GithubHuggingfaceembaas APIsentence-transformers句子嵌入开源项目模型自然语言处理语义搜索
sentence-transformers-e5-large-v2模型是intfloat/e5-large-v2的改进版本,能将文本映射至1024维向量空间。该模型在聚类和语义搜索方面表现出色,支持通过sentence-transformers库或embaas API快速集成。模型在MTEB评测中获得优异成绩,为文本嵌入和相似度计算提供了有力支持。
fast-bert - 快速训练和部署BERT与XLNet文本分类模型的深度学习库
Fast-BertGithub开源项目文本分类深度学习自然语言处理预训练模型
fast-bert是一个深度学习库,用于训练和部署基于BERT和XLNet的文本分类模型。它支持多类和多标签分类,提供数据处理、模型训练、参数调优和部署功能。该库集成了LAMB优化器和学习率查找器,旨在简化最新自然语言处理技术的应用过程。fast-bert适用于各类文本分类任务,能够帮助开发者快速构建高性能模型。
onnx-tool - 专注于深度学习和自然语言处理的ONNX模型管理工具
Githubonnx-tool内存压缩开源项目形状推理模型压缩模型概要分析
ONNX-tool是一款强大的工具,支持ONNX模型的解析和编辑、推断和压缩。适用于自然语言处理和计算机视觉模型,提供模型构建、形状推断、激活压缩、权重压缩及计算图优化,以提升推理性能和存储效率。
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。
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