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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。

internlm2-base-7b - 高效处理超长文本的多功能开源模型
GithubHuggingfaceInternLM开源开源项目模型评测语言能力
InternLM2-Base-7B是一个适应性强的开源模型,支持处理长达20万字的文本,具备精确的信息检索能力,并在推理、数学、编程任务中表现优异。通过OpenCompass工具验证,其性能适合广泛应用,是研究人员和开发者的理想选择。
awesome-pretrained-models-for-information-retrieval - 信息检索领域预训练模型研究综述与最新进展
Github信息检索开源项目搜索引擎深度学习神经网络预训练模型
该项目汇集了信息检索领域预训练模型相关的重要论文资源。内容涵盖第一阶段检索、重排序、联合学习等核心技术,以及大语言模型应用和多模态检索等前沿主题。项目提供了全面的文献综述,有助于研究人员和从业者了解该领域的最新进展和发展方向。资源列表系统梳理了稀疏检索、密集检索等关键技术,为相关研究提供了宝贵的参考。
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。
dragon-plus-query-encoder - DRAGON+ 基于BERT的先进密集检索模型
BERTDRAGON+GithubHuggingface密集检索开源项目模型特征提取自然语言处理
DRAGON+是一个基于BERT的先进密集检索模型,采用非对称双编码器结构。该模型从RetroMAE初始化,并在MS MARCO语料库的增强数据上进行训练。在MARCO Dev和BEIR基准测试中,DRAGON+展现出卓越性能,适用于文本检索和特征提取任务。研究人员和开发者可通过HuggingFace Transformers库轻松使用DRAGON+进行查询和上下文编码。
ColBERT - 基于BERT的快速大规模文本检索模型
BERTColBERTGithub信息检索向量相似度开源项目自然语言处理
ColBERT是一种基于BERT的检索模型,能在数十毫秒内实现大规模文本集合的高效搜索。该模型采用细粒度的上下文后期交互技术,将段落编码为令牌级嵌入矩阵,在保持检索质量的同时提高效率。ColBERT具备索引、检索和训练功能,适用于多种信息检索任务。模型提供预训练checkpoint和Python API,方便研究人员和开发者在实际项目中快速应用。
DeepSeek-V2-Lite-Chat - 单卡40G部署的轻量级混合专家语言模型
DeepSeek-V2GithubHuggingface人工智能大规模语言模型开源项目机器学习模型深度学习
DeepSeek-V2-Lite采用MLA注意力机制和DeepSeekMoE架构,是一款轻量级混合专家模型。模型总参数量16B,激活参数2.4B,仅需单张40G显卡即可部署。模型支持32k上下文长度,在MMLU、C-Eval等英中文基准测试中表现优异,提供基础和对话两个版本。
distilbert-multilingual-nli-stsb-quora-ranking - DistilBERT多语言句子嵌入模型实现高效语义搜索和相似度计算
GithubHuggingfacesentence-transformers向量嵌入多语言模型开源项目模型自然语言处理语义相似度
这是一个基于DistilBERT的多语言句子嵌入模型,能将文本映射到768维向量空间。模型经NLI、STS-B和Quora数据集训练,支持多语言处理,适用于语义搜索、相似度计算和文本聚类等任务。通过sentence-transformers或Hugging Face Transformers,开发者可轻松将其集成到各类自然语言处理应用中,实现高效的文本分析和处理。
e5-small-v2 - 轻量级多语言嵌入模型用于语义搜索和自然语言处理
GithubHuggingfaceMTEBsentence-transformers开源项目文本相似度模型模型评估自然语言处理
e5-small-v2是一款轻量级多语言嵌入模型,适用于语义搜索和自然语言处理任务。该模型在MTEB基准测试中表现优异,涵盖文本分类、检索、聚类和语义相似度等多个领域。尽管体积小巧,e5-small-v2仍能有效处理多种语言,为开发者提供了一个高效且多用途的嵌入解决方案。
deepsparse - 优化CPU上深度学习推理的高效稀疏性使用
CPU推理DeepSparseGithubLLM支持开源项目模型量化稀疏性
DeepSparse是一个专为CPU优化的深度学习推理运行时,通过使用稀疏性显著加快模型推理速度。结合SparseML优化库,DeepSparse支持模型剪枝和量化,在CPU上实现卓越性能。支持各种计算机视觉和自然语言处理模型,包括BERT、ViT、ResNet、YOLOv5/8等。此外,DeepSparse现已支持高效的LLM推理,对稀疏量化模型实现多倍加速。可通过PyPI安装,并提供多种API便于部署。
headless-vector-search - 无头向量搜索解决方案,提升文档检索效率
Edge FunctionsGitHub ActionsGithubHeadless Vector SearchOpenAISupabase开源项目
该项目提供了一种向量搜索功能,旨在提高文档站点的检索效率。作为无头软件,它可以轻松集成到现有网站中。项目通过初始化数据库中的架构,并借助GitHub Action将Markdown文档转换为向量存储。在Supabase和OpenAI技术的支持下,系统处理用户查询并生成类似ChatGPT的响应。配置简单,只需几步即可完成设置。目前已在Supabase官方文档站点得到应用。
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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。

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