Project Icon

simlm-msmarco-reranker

SimLM预训练的高性能密集段落检索模型

simlm-msmarco-reranker模型采用简单的瓶颈架构,通过自监督预训练压缩段落信息。在MS-MARCO等数据集上表现优异,超越ColBERTv2等多向量方法。该模型仅需无标签语料库即可训练,适用于缺乏标记数据的场景。研究人员可以使用此模型计算查询和段落的相关性得分,应用于信息检索和文本排序任务。

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。
distilbert-dot-tas_b-b256-msmarco - 基于平衡主题感知采样的高效密集检索方案
BERT_DotDistilBertGithubHuggingfaceMSMARCO开源项目文本检索模型知识蒸馏
本项目提供了一个基于DistilBERT的密集文本检索模型,采用双编码器结构和点积评分机制。该模型使用平衡主题感知采样(TAS-B)方法在MS MARCO数据集上训练,可用于候选集重排序或直接进行向量索引密集检索。模型在多个测试集上展现出优于BM25基线的检索性能。其特点包括高效训练(单GPU 48小时内完成)和保留原始DistilBERT的6层架构。这一方案为高效密集检索提供了新的解决思路。
cocodr-large-msmarco - BERT-large基础的高性能密集检索模型
COCO-DRGithubHuggingFaceHuggingfaceMS MARCO开源项目模型零样本检索预训练模型
cocodr-large-msmarco是一个基于BERT-large架构的密集检索模型,参数量达3.35亿。该模型在BEIR语料库上预训练后,在MS MARCO数据集上微调,采用对比学习和分布鲁棒性学习技术解决零样本密集检索中的分布偏移问题。模型可通过Hugging Face transformers库轻松加载,为信息检索任务提供有力支持。
msmarco-MiniLM-L-12-v3 - 高效语句嵌入模型,适用于语义搜索和文本相似度任务
GithubHuggingfacesentence-transformers向量嵌入开源项目模型特征提取自然语言处理语义相似度
msmarco-MiniLM-L-12-v3是一个sentence-transformers模型,将句子和段落映射到384维密集向量空间。该模型基于BERT架构,使用平均池化,适用于聚类和语义搜索。它可通过sentence-transformers或HuggingFace Transformers库使用,高效生成句子嵌入。这个模型在多个基准测试中表现良好,为自然语言处理应用提供语义表示。
ms-marco-electra-base - ELECTRA跨编码器模型提升MS Marco信息检索效率
Cross-EncoderGithubHuggingfaceMS Marco信息检索开源项目模型模型性能自然语言处理
该模型是基于ELECTRA架构的跨编码器,专为MS Marco段落排序任务设计。其主要功能是高效编码查询和段落,用于信息检索的检索和重排序。模型在TREC Deep Learning 2019数据集上达到71.99的NDCG@10分数,MS Marco开发集上MRR@10为36.41,处理速度为每秒340文档。这些指标显示该模型在性能和效率方面达到了良好平衡。
bge-reranker-large - 高效多语言文档重排序模型
FlagEmbeddingGithubHuggingface多语言嵌入模型开源项目模型语义检索重排序模型
BGE-Reranker-Large是一款开源的多语言文档重排序模型,支持中英文处理。该模型可对检索结果进行精确重排,有效提升检索质量。采用交叉编码器架构,在准确度和效率间实现平衡。使用简便,无需额外指令即可计算相似度,适用于多种检索增强场景。
mxbai-rerank-large-v1 - 基于Transformers的文本智能重排序模型
GithubHuggingfaceTransformers开源项目文本处理机器学习模型模型训练自然语言处理
mxbai-rerank-large-v1基于Transformers架构设计的文本重排序开源模型。通过对搜索结果进行智能重排序,改善检索系统的准确率。该模型支持跨语言处理,广泛应用于搜索引擎和问答系统,部署简单且性能稳定。
msmarco-MiniLM-L6-cos-v5 - 针对语义搜索的384维句子嵌入模型
BERTGithubHuggingfacesentence-transformers句子相似度开源项目模型自然语言处理语义搜索
这是一个基于sentence-transformers的语义搜索模型,将文本映射至384维向量空间。该模型利用MS MARCO数据集的50万对查询-回答样本训练,可通过sentence-transformers或HuggingFace库轻松调用。它适用于多种语义搜索和文本相似度计算场景,能有效捕捉并表示文本的语义信息。
mxbai-rerank-xsmall-v1 - 轻量级多语言搜索重排序模型
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型重排自然语言处理
mxbai-rerank-xsmall-v1是一个轻量级多语言搜索重排序模型(reranker)。该模型基于transformers.js实现,可在浏览器中运行,支持多种语言。它在保持小巧的同时,能有效提升搜索结果相关性。这个开源项目适用于需要快速、精准重排序的应用场景,为开发者提供了灵活的定制和集成选项。
splade-cocondenser-ensembledistil - SPLADE模型优化段落检索的稀疏神经信息检索
GithubHuggingfaceSPLADE信息检索开源项目文本检索模型深度学习稀疏神经网络
SPLADE CoCondenser EnsembleDistil是一种先进的段落检索模型,在MS MARCO开发集上展现出卓越性能,MRR@10达38.3,R@1000达98.3。该模型整合了查询扩展、文档扩展和词袋等技术,并通过知识蒸馏和硬负样本采样提升了稀疏神经信息检索模型的效果。研究人员可将其应用于相关信息检索任务,更多技术细节可参考相关论文。
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

稿定AI

稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号