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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

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。

multilingual-MiniLMv2-L6-mnli-xnli - 轻量级多语言自然语言推理与分类模型
GithubHuggingfaceMiniLMv2多语言翻译开源项目机器学习模型自然语言推理零样本分类
MiniLMv2是一款支持100多种语言的自然语言推理模型,采用知识蒸馏技术从XLM-RoBERTa-large模型优化而来。经过XNLI和MNLI数据集的微调训练,该模型在XNLI测试集达到71.3%的平均准确率。相比原始模型,具备更低的资源消耗和更快的运行速度,适合跨语言迁移学习应用。
MiniLMv2-L6-H384-distilled-from-BERT-Large - 微软开发的轻量压缩型自然语言处理模型
GithubHuggingfaceMicrosoftMiniLMv2人工智能开源项目模型深度学习自然语言处理
MiniLMv2-L6-H384-distilled-from-BERT-Large是微软开发的轻量级自然语言处理模型,通过知识蒸馏技术从BERT-Large模型压缩而来。该模型在保持性能的同时,显著降低了模型体积和计算资源需求,适合在资源受限场景下部署使用。
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。
LLM2Vec-Sheared-LLaMA-mntp - 三步实现大模型高效文本编码
GithubHuggingfaceLLM2Vec句子相似度开源项目文本编码无监督对比学习模型自然语言处理
LLM2Vec项目通过简单的三步法,将仅解码的大型语言模型转换为有效的文本编码器。这三步包括启用双向注意力机制、掩蔽下一个词预测和无监督对比学习。经过微调,这个模型能够在文本嵌入、信息检索和句子相似性等自然语言处理应用中取得高效表现。
minilm-uncased-squad2 - MiniLM抽取式问答模型在SQuAD 2.0数据集实现76分精确匹配
GithubHaystackHuggingfaceMiniLMSQuAD 2.0Transformers开源项目模型问答模型
MiniLM-L12-H384-uncased是一款专注于英文抽取式问答的开源模型。经SQuAD 2.0数据集训练后,模型可从文本中精确定位答案信息,并通过Haystack或Transformers框架便捷部署。目前在验证集评测中展现出优秀的问答性能,适合搭建生产环境的问答应用。
colbertv2-camembert-L4-mmarcoFR - 轻量级法语语义检索模型支持高效文本匹配
ColBERTGithubHuggingfaceRAGatouillemMARCO开源项目模型法语模型语义搜索
该法语语义检索模型采用轻量级设计,通过token级别编码实现文本匹配。模型在mMARCO-fr数据集评测中取得91.9%的召回率,参数量为54M。支持RAGatouille和colbert-ai框架集成,可用于构建法语搜索系统。
DeepSeek-MoE - 创新MoE架构打造高效大规模语言模型
DeepSeekMoEGithubMoE架构大语言模型开源模型开源项目模型评估
DeepSeek-MoE项目开发了创新的混合专家架构语言模型,采用细粒度专家分割和共享专家隔离策略。该16.4B参数模型仅使用40%计算量就达到DeepSeek 7B和LLaMA2 7B的性能水平。模型可在单个40GB内存GPU上直接部署运行,无需量化,为学术和商业研究提供了高效便捷的工具。
MINI_LLM - 完整中文大语言模型训练流程实践
DPOGithubMini-llm大模型开源项目微调预训练
MINI_LLM项目展示了完整的中文大语言模型训练流程,涵盖预训练、SFT指令微调和DPO优化阶段。该项目基于QWEN模型,利用多种数据集训练出1.4B参数规模的模型。项目详细介绍了数据处理方法、提供训练脚本,并包含多GPU训练指南,为中文大语言模型开发提供了实用参考。
DeepSeek-LLM - 多语言大模型展现卓越编码与数学能力
DeepSeek LLMGithub人工智能开源开源项目自然语言处理语言模型
DeepSeek LLM是一个包含67亿参数的先进语言模型,经过2万亿英文和中文token的训练。该模型在推理、编码、数学和中文理解等方面表现优异,超越多个同类模型。其67B Chat版本在编码和数学方面尤为出色,在HumanEval和GSM8K等基准测试中名列前茅。项目开源了7B和67B的base与chat版本,可用于学术和商业研究。
DeepSeek-V2 - 兼顾效率与经济性的大规模混合专家语言模型
DeepSeek-V2Github大语言模型开源项目混合专家模型自然语言处理预训练模型
DeepSeek-V2是一款基于专家混合(MoE)架构的大规模语言模型,总参数量达2360亿,每个token激活210亿参数。相较于DeepSeek 67B,该模型在提升性能的同时,显著降低了训练成本和推理资源消耗。DeepSeek-V2在多项标准基准测试和开放式生成任务中表现优异,展现了其在多领域的应用潜力。
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