monot5-large-msmarco

MSMarco文本重排序优化版T5-large模型

Github Huggingface 模型训练数据集 MS MARCO 开源项目模型 T5-large 文档排序

MonoT5-large是一个在MS MARCO数据集上训练的文本重排序模型，主要用于优化搜索结果的排序。模型支持MS MARCO passages和Robust04文档处理，能有效提升文本搜索的准确性，适用于各类文档重排序场景。

monot5-base-msmarco - MS MARCO数据集优化的T5-base重排模型

GithubHuggingfaceMS MARCOT5-base开源项目文档模型训练重排序

这个T5-base模型经过在MS MARCO段落数据集上的10万步微调，以提高排序性能。虽然主要适用于MS MARCO数据集，但在其他数据集上进行无监督推理时，建议使用castorini/monot5-base-msmarco-10k版本。可以通过提供的链接查看使用示例，包括简单的重排序示例，以及在MS MARCO和Robust04上的应用。该预训练序列到序列模型在文档排名中的应用已在相关论文中详细描述。

ms-marco-MiniLM-L-2-v2 - 基于MS Marco训练的跨编码器模型实现高效文本排序

Cross-EncoderGithubHuggingfaceMS Marco信息检索开源项目模型模型性能自然语言处理

这是一个基于MS Marco Passage Ranking任务训练的跨编码器模型。主要用于信息检索领域,通过对查询和候选段落编码实现文本排序。模型在TREC Deep Learning 2019和MS Marco Passage Reranking数据集上展现出优秀性能,NDCG@10和MRR@10指标表现突出。支持Transformers和SentenceTransformers两种调用方式,适用于多种应用场景。

ms-marco-MiniLM-L-6-v2 - MiniLM-L-6跨编码器模型提升MS Marco信息检索效率

GithubHuggingfaceMS MarcoSentenceTransformers交叉编码器信息检索开源项目模型模型性能

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。

ms-marco-MiniLM-L-6-v2 - 高性能跨编码器模型用于信息检索和文本排序

Cross-EncoderGithubHuggingfaceMS Marco信息检索开源项目模型模型性能自然语言处理

ms-marco-MiniLM-L-6-v2是一款针对MS Marco段落排序任务开发的跨编码器模型。该模型在信息检索领域表现卓越，能够高效编码和排序查询与文本段落。在TREC Deep Learning 2019和MS Marco Passage Reranking数据集评测中，模型展现出优异性能，NDCG@10和MRR@10分别达到74.30和39.01。ms-marco-MiniLM-L-6-v2兼顾效率与准确性，每秒可处理1800个文档，为信息检索应用提供了实用解决方案。

ms-marco-TinyBERT-L-2-v2 - MS Marco跨编码器模型实现高效文本检索与重排序

Cross-EncoderGithubHuggingfaceMS MarcoTransformers信息检索句子相似度开源项目模型

ms-marco-TinyBERT-L-2-v2是一款基于MS Marco Passage Ranking任务训练的跨编码器模型。该模型专注于信息检索和文本重排序，能够高效编码查询和文档段落并评估相关性。在TREC Deep Learning 2019和MS Marco数据集上表现卓越，NDCG@10达到69.84，MRR@10达到32.56。模型提供多个版本，在性能和速度间取得平衡，每秒可处理9000个文档，适用于不同应用场景。

ms-marco-MiniLM-L-4-v2 - MS Marco跨编码器模型优化信息检索和段落排序效率

Cross-EncoderGithubHuggingfaceMS Marco信息检索开源项目模型模型评估自然语言处理

ms-marco-MiniLM-L-4-v2是一款针对MS Marco段落排序任务优化的跨编码器模型。在TREC DL 19和MS Marco开发集评测中，该模型的NDCG@10和MRR@10分别达到73.04和37.70，展现出优秀性能。它适用于查询-段落匹配和重排序等信息检索任务，每秒可处理2500个文档，在效率和性能间取得良好平衡。研究人员可通过Transformers或SentenceTransformers库轻松应用此模型。

ms-marco-MiniLM-L-12-v2 - 跨编码器模型实现高效信息检索与段落排序

Cross-EncoderGithubHuggingfaceMS MarcoSentenceTransformers信息检索开源项目模型自然语言处理

ms-marco-MiniLM-L-12-v2是为MS Marco段落排序任务开发的跨编码器模型。该模型在信息检索领域表现优异，能够高效编码和排序查询与段落。在TREC Deep Learning 2019和MS Marco Passage Reranking数据集上，模型分别达到74.31的NDCG@10和39.02的MRR@10。每秒处理960个文档的速度使其在准确性和效率间实现了良好平衡，适用于各类信息检索应用场景。

msmarco-t5-base-v1 - 基于T5的文档扩展和查询生成模型

GithubHuggingfaceT5doc2query嵌入模型训练开源项目文本生成文档扩展模型

msmarco-t5-base-v1是一个基于T5的doc2query模型，主要用于文档扩展和特定领域训练数据生成。该模型通过生成相关查询，有效缩小词汇搜索的差距，提升BM25等标准索引的检索性能。此外，它能生成(查询,文本)对，用于训练高效的密集嵌入模型。该模型以google/t5-v1_1-base为基础进行微调，在MS MARCO数据集上完成了约4轮训练。

msmarco-MiniLM-L6-en-de-v1 - MSMARCO跨语言文本重排序模型支持英德双向检索

GithubHuggingfaceMS MARCO信息检索开源项目性能评估搜索排序模型跨语言模型

这是一个基于MS MARCO数据集训练的跨语言文本重排序模型，支持英语和德语文本的相关性排序。模型可处理英语-英语、德语-英语和德语-德语的文本匹配任务。在TREC-DL19和GermanDPR基准测试中表现出色，处理速度可达每秒1600个文档对。兼容SentenceTransformers和Transformers框架，为跨语言信息检索应用提供了高效方案。

ms-marco-TinyBERT-L-2 - 针对MS Marco段落排序优化的TinyBERT-L-2跨编码器

Cross-EncoderGithubHuggingfaceMS Marco信息检索开源项目机器学习模型自然语言处理

ms-marco-TinyBERT-L-2是一个为MS Marco段落排序任务优化的跨编码器模型。在TREC Deep Learning 2019和MS Marco段落重排任务中,它的NDCG@10和MRR@10分别达到69.84和32.56。模型每秒可处理9000个文档,为信息检索提供高效准确的解决方案。研究人员可通过Transformers或SentenceTransformers库使用该模型进行查询-段落对的相关性评分。

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