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neural-cherche

专注于神经搜索模型微调和快速推理的工具库

Neural-Cherche 是一个专为微调和推理神经搜索模型(如 Splade、ColBERT 和 SparseEmbed)设计的库,兼容多种设备。通过该库,用户可以高效地进行模型微调,并在离线和在线环境中执行推理。此外,Neural-Cherche 提供多种检索器和排序器,支持保存嵌入以避免重复计算,适用于多种信息检索任务,并附有便捷的安装步骤和详细文档。

multi-qa-distilbert-cos-v1 - 基于215M问答对训练的高性能语义搜索模型
GithubHuggingfacesentence-transformers多任务学习开源项目模型自然语言处理语义搜索问答系统
multi-qa-distilbert-cos-v1是一个基于sentence-transformers的语义搜索模型,能将文本映射到768维向量空间。该模型利用WikiAnswers、PAQ和Stack Exchange等多个数据集中的215M个问答对进行训练,可高效编码查询和文档并计算相似度。这使其成为实现准确语义搜索的理想选择,适用于各类信息检索任务。
bert-mini - 轻量级BERT模型为下游NLP任务提供高效解决方案
BERTGithubHuggingface开源项目模型模型压缩知识蒸馏自然语言处理预训练模型
bert-mini是一种轻量级BERT预训练模型,由Google BERT仓库的TensorFlow检查点转换而来。作为较小的BERT变体之一,它采用4层256隐藏单元的结构,旨在平衡性能和模型大小。bert-mini专为下游自然语言处理任务的微调而设计,为研究人员和开发者提供了一个高效、易部署的解决方案,适用于资源受限的场景。
ModelCenter - 高效实现大规模预训练语言模型的开源工具
GithubModelCenter低资源分布式训练大语言模型开源项目高效实现
ModelCenter是一个开源的预训练语言模型实现工具。它基于OpenBMB/BMTrain后端,支持高效低资源的模型使用和分布式训练。相较于其他框架,ModelCenter在代码封装、环境配置、内存利用和训练速度等方面都有明显优势。该工具支持BERT、GPT、T5等多种主流预训练模型,并提供简洁易用的API接口。
bge-reranker-base - 高性能中英文文本重排序模型
BGEFlagEmbeddingGithubHuggingface开源项目文本嵌入检索模型模型微调
bge-reranker-base是一款基于交叉编码器的中英文文本重排序模型。该模型能对搜索引擎返回的候选文档进行精准重排,有效提升检索质量。在多个重排序任务中表现出色,适用于优化各类信息检索和问答系统的结果。
iresearch - 高性能独立搜索引擎库
GithubIResearch开源项目搜索引擎文档查询索引
iresearch是一个独立搜索引擎库,提供索引和存储功能。支持多版本数据管理和并发读写,通过writer接口索引,reader接口查询。查询使用树状结构,支持自定义排序插件。由多个独立段组成,包含元数据、字段信息、词典、倒排索引等。提供灵活的文档和字段抽象,以及目录、写入器、读取器等核心组件。采用C++开发,支持多种编译器,并有Python封装。
DeepSeek-V2.5 - 集成通用与编程能力的先进语言模型
DeepSeek-V2.5GithubHuggingface代码生成函数调用大语言模型开源项目推理模型
DeepSeek-V2.5是一款整合了DeepSeek-V2-Chat和DeepSeek-Coder-V2-Instruct优势的语言模型。它在写作和指令执行等方面进行了全面优化,并在AlpacaEval、ArenaHard等多项评估中展现出卓越性能。该模型具备函数调用、JSON输出和FIM补全等实用功能,可广泛应用于推理和商业领域。通过创新架构设计,DeepSeek-V2.5在保证训练经济性的同时实现了高效推理,为用户提供了一个功能强大的语言模型解决方案。
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。
NeumAI - 优化大规模检索增强生成的开发者数据平台
GithubNeum AIRAG向量数据库大语言模型开源项目数据平台
Neum AI是一个数据平台,帮助开发者利用检索增强生成(RAG)技术。它从现有数据源提取数据,生成向量嵌入,并导入向量数据库进行相似性搜索。平台具有高吞吐量分布式架构,处理数十亿数据点,内置数据连接器和实时同步功能,确保数据最新,并支持元数据混合检索,提供全面的RAG解决方案。
camembert-L4 - 精简版法语BERT模型,支持文本分类和语义搜索
CamemBERT-L4GithubHuggingface开源项目文本分类模型特征提取语义搜索语言模型
CamemBERT-L4是CamemBERT模型的精简版本,通过裁剪顶部层次来提高性能。适合在文本分类、抽取式问答、语义搜索等领域进行微调,用于决策的完整句子任务,而非文本生成。支持掩码语言建模(MLM)与文本特征提取,模型参数和大小均有减少,提升了处理效率,同时保持其重要功能。
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