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efficient-splade-VI-BT-large-query

SPLADE模型优化文档检索速度和精确度

efficient-splade-VI-BT-large-query是一款高效的文档检索SPLADE模型。该模型采用查询和文档推理分离架构,在MS MARCO数据集上实现38.0 MRR@10和97.8 R@1000的性能,查询推理延迟仅0.7毫秒。通过L1正则化和FLOPS正则化等技术,模型在保持接近先进单阶段神经排序器性能的同时,将延迟控制在与BM25相近水平,实现了效率与性能的平衡。

gte-large-zh - 中文语义相似度与检索的卓越表现模型
GithubHuggingfaceMTEBgte-large-zhsentence-transformers开源项目模型自然语言处理语义相似度
gte-large-zh模型在MTEB中文基准测试中表现突出,涵盖句子相似度、文本分类、聚类、重排序和检索等多个任务。该模型在CMNLI和JDReview等数据集上的准确率超过80%,为中文自然语言处理应用提供了稳定的语义理解基础。
jina-reranker-v2-base-multilingual - 高性能多语言文本重排序模型优化信息检索效果
GithubHuggingfacejina-reranker-v2-base-multilingual多语言开源项目搜索相关性文本重排序模型跨编码器
jina-reranker-v2-base-multilingual是一款优化文本重排序的多语言transformer模型。它支持多语言查询-文档对处理、长文本输入和闪存注意力机制,在文本检索、多语言处理、函数调用和SQL重排序等基准测试中表现卓越。该模型能显著提升信息检索系统的性能和准确度。
DeepSpeed - 一个深度学习优化库,专为大规模模型训练和推理设计
DeepSpeedGithub分布式训练大规模模型训练开源项目模型压缩模型推理
DeepSpeed 是一个深度学习优化软件套件,专为大规模模型训练和推理设计,能显著优化系统性能和降低成本。它支持亿级至万亿级参数的高效管理,兼容各种计算环境,从资源受限的GPU系统到庞大的GPU集群。此外,DeepSpeed 在模型压缩和推理领域亦取得创新成就,提供极低的延迟和极高的处理速率。
bge-large-en-v1.5-quant - 量化ONNX模型增强句子编码效率和性能
DeepSparseGithubHuggingfaceSparsify嵌入开源项目推理模型量化
该量化ONNX模型旨在利用DeepSparse加速bge-large-en-v1.5嵌入模型,提升句子编码效率。通过Sparsify实现的INT8量化和深度稀疏技术,在标准笔记本和AWS实例上分别实现了4.8倍和3.5倍的延迟性能改善。在多个数据集的测试中,该模型在分类和STS任务中展现出较高的编码效率。结合DeepSparse和ONNX技术栈,该模型适用于需要高效自然语言处理的应用场景。
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。
MiniLM-L6-Keyword-Extraction - 高效句子嵌入模型,用于语义搜索与信息聚类
GithubHuggingFaceHuggingfacesentence-transformers句子相似性对比学习开源项目模型语义搜索
此项目通过自监督对比学习,训练出可将句子和段落转化为384维向量的模型,适用于语义搜索、信息检索和句子相似度任务。模型基于1B句子对数据集微调,利用TPU v3-8进行训练,并在Hugging Face社区活动期间开发。用户可使用sentence-transformers或HuggingFace Transformers实现多种自然语言处理应用。
self-speculative-decoding - 无损加速大型语言模型的创新推理方案
GithubLLM加速Self-Speculative Decoding层跳过开源项目推理优化草稿验证
Self-Speculative Decoding是ACL 2024的一个开源项目,提出了一种无损加速大型语言模型(LLMs)的新方法。该技术通过草稿生成和验证两个阶段,在不增加额外训练和内存的情况下提高LLM推理速度。这一创新方案保证了输出质量和模型兼容性,为LLM加速提供了高效且易于实施的解决方案。
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。
monot5-large-msmarco - MSMarco文本重排序优化版T5-large模型
GithubHuggingfaceMS MARCOT5-large开源项目数据集文档排序模型模型训练
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。
tinyroberta-squad2 - 经过蒸馏优化的快速问答模型,运行速度提升一倍
GithubHuggingfacetinyroberta-squad2开源项目数据提取机器学习模型语言模型问答系统
tinyroberta-squad2是一个基于SQuAD 2.0数据集训练的轻量级问答模型。通过知识蒸馏技术,模型在保持原有精确匹配率78.86%和F1分数82.04%的同时,将运行速度提升一倍。模型支持Haystack和Transformers框架,可用于构建文本问答系统。
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