#交叉编码器

SGPT项目通过改进GPT模型，提供了高效的语义搜索解决方案。该项目支持对称和非对称搜索，使得句子嵌入更具语义意义。新发布的GRIT模型在同一结构下融合了多种编码器，性能更佳。欢迎访问GitHub，了解详细信息和获取预训练模型。

stsb-roberta-base是一个基于SentenceTransformers的Cross-Encoder模型，专门用于预测句对语义相似度。该模型在STS benchmark数据集上训练，可为句对相似性给出0到1之间的分数。模型支持通过sentence_transformers库或Transformers的AutoModel类调用，为NLP任务提供语义分析功能。模型采用Apache-2.0开源许可，使用简单，只需几行代码即可实现句对相似度预测。它不仅可用于语义相似度任务，还可应用于问答系统、文本匹配等多种NLP场景，为开发者提供了便捷的语义分析解决方案。

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。