SIGIR2020_peterrec

基于序列行为的参数高效迁移学习推荐方法

SIGIR2020_PeterRec提出了一种基于用户序列行为的参数高效迁移学习方法,用于改进推荐系统性能。该方法在冷启动等场景中表现出色。项目提供了多个大规模数据集,用于评估各类推荐模型,包括基础模型、可迁移模型、多模态模型和大语言模型。项目还包含PyTorch代码实现和详细的使用说明。

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elliot - 推荐系统评估框架简化实验流程提高研究可重复性

ELLIOTGithub实验开源项目推荐系统框架评估

gte-multilingual-reranker-base - 高效多语言文本重排模型，提升信息检索性能

GithubHuggingfacegte-multilingual-reranker-base多语言处理开源项目文本嵌入模型阿里巴巴云高性能

gte-multilingual-reranker-base是GTE系列中的多语言文本重排模型，适用于多语言信息检索。其采用编码器架构，在推理速度和硬件需求上均有显著优势，支持超70种语言及处理长达8192词元的文本。另有商业API版本可通过阿里云获得，实验结果获得优秀评价，详见相关论文。

LLM-FineTuning-Large-Language-Models - LLM微调实践与技术应用指南

Fine-tuningGithubLLMPEFTQLoRA开源项目量化

本项目介绍了如何使用ORPO、QLoRA、GPTQ等技术对大型语言模型（LLM）进行微调，包含具体实例和代码片段。项目还提供与这些技术相关的YouTube视频链接，提供全面的学习资料。此外，项目还包含各类实用工具和技术说明，帮助用户更好地理解和应用这些前沿技术。适合有一定编程基础的研究人员和开发者参考。

ko-reranker - 基于Amazon SageMaker的韩语文本重排序模型优化指南

Amazon SageMakerGithubHuggingfaceReranker开源项目文本分类机器学习模型自然语言处理

ko-reranker是一个基于BAAI/bge-reranker-large的韩语文本重排序模型，通过直接输出相似度分数优化搜索和问答系统性能。该模型在Amazon SageMaker上使用翻译后的MS MARCO数据集进行微调，在评估指标上优于未经重排序的基线。项目提供了使用Transformers和SageMaker部署模型的指南，适用于需要提高韩语文本检索准确性的应用场景。

LLM4IR-Survey - 大语言模型在信息检索领域的应用研究综述

GithubLLM信息检索开源项目查询重写检索器重排序

LLM4IR-Survey项目汇集了大语言模型在信息检索领域应用的相关研究论文。项目涵盖查询重写、检索、重排序、阅读理解和搜索代理等方向，全面展示大语言模型在信息检索各环节的应用。该资源持续更新，反映最新研究进展和创新应用，为该领域的研究人员和从业者提供重要参考。

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。

RETRO-pytorch - 基于PyTorch的RETRO检索增强语言模型

GithubPytorchRETRO开源项目检索增强语言模型深度学习神经网络

RETRO-pytorch是一个基于PyTorch实现的检索增强变换器(RETRO)模型。该项目通过高效的检索机制,在仅使用GPT-3十分之一参数的情况下实现相当性能。项目利用autofaiss构建索引和计算最近邻,并支持将模型扩展至1000层。此外,RETRO-pytorch还提供了便捷的训练包装器和数据集类,大大简化了模型训练流程。

RecBole-GNN - 图神经网络推荐算法开源库

GithubPyTorchRecBole-GNN图神经网络开源库开源项目推荐系统

RecBole-GNN是一个开源的图神经网络推荐算法库，基于PyTorch和RecBole构建。该库专注于复现和开发GNN推荐算法，涵盖通用、序列和社交推荐三大类别。它提供统一API、高效图处理模块和丰富的算法库，支持多种前沿GNN推荐模型。RecBole-GNN还提供详细的性能对比，为研究人员提供便捷的GNN推荐算法开发和评估平台。

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。

RankGPT - 利用大语言模型优化信息检索排序

GithubRankGPT信息检索大语言模型开源项目排序指令蒸馏重排序

RankGPT项目研究如何利用ChatGPT等大语言模型改进信息检索排序。该项目提出指令排列生成技术和滑动窗口策略，解决了长文本排序问题。实验表明，这种方法在多个基准测试中性能显著。项目还开发了模型蒸馏技术，将大语言模型能力迁移到小型模型，提高了实用性。

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