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cocodr-large-msmarco

BERT-large基础的高性能密集检索模型

cocodr-large-msmarco是一个基于BERT-large架构的密集检索模型,参数量达3.35亿。该模型在BEIR语料库上预训练后,在MS MARCO数据集上微调,采用对比学习和分布鲁棒性学习技术解决零样本密集检索中的分布偏移问题。模型可通过Hugging Face transformers库轻松加载,为信息检索任务提供有力支持。

msmarco-distilbert-base-dot-prod-v3 - 基于DistilBERT的向量化文本映射与相似度计算模型
GithubHuggingfacesentence-transformers句子相似度向量嵌入开源项目模型自然语言处理语义搜索
msmarco-distilbert-base-dot-prod-v3是一个开源的sentence-transformer模型,通过将文本映射为768维向量实现语义表示。模型采用点积方法计算文本相似度,支持语义搜索和文本聚类功能。集成sentence-transformers框架,可快速部署并应用于实际场景。该模型在句子嵌入基准测试中表现出色,适用于多种自然语言处理任务。
msmarco-distilbert-base-v4 - 基于DistilBERT的高性能句子嵌入模型
GithubHuggingfacesentence-transformers嵌入向量开源项目模型特征提取自然语言处理语义相似度
msmarco-distilbert-base-v4是一个基于sentence-transformers框架的句子嵌入模型,能将文本映射到768维向量空间。这个模型适用于语义搜索、聚类等任务,可通过sentence-transformers或Hugging Face Transformers库轻松集成。它采用DistilBERT架构和平均池化策略,为自然语言处理应用提供高效的文本表示能力。
ms-marco-MiniLM-L-2-v2 - 基于MS Marco训练的跨编码器模型实现高效文本排序
Cross-EncoderGithubHuggingfaceMS Marco信息检索开源项目模型模型性能自然语言处理
这是一个基于MS Marco Passage Ranking任务训练的跨编码器模型。主要用于信息检索领域,通过对查询和候选段落编码实现文本排序。模型在TREC Deep Learning 2019和MS Marco Passage Reranking数据集上展现出优秀性能,NDCG@10和MRR@10指标表现突出。支持Transformers和SentenceTransformers两种调用方式,适用于多种应用场景。
xlm-roberta-large - 大规模多语言预训练模型
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
XLM-RoBERTa是一个在2.5TB多语言数据上预训练的大型语言模型,覆盖100种语言。该模型采用掩码语言建模技术,能够生成双向文本表示。XLM-RoBERTa主要应用于序列分类、标记分类和问答等下游任务的微调。凭借其在多语言和跨语言任务中的出色表现,XLM-RoBERTa为自然语言处理领域提供了坚实的基础。
tct_colbert-v2-hnp-msmarco - TCT-ColBERT-V2 模型的变体再现与知识蒸馏整合
GithubHuggingfacePyseriniTCT-ColBERT-V2否定样本密集检索开源项目模型知识蒸馏
该项目旨在再现 TCT-ColBERT-V2 的变体,通过知识蒸馏与批内负例实现高效密集检索。详细的实验报告已发布在 Pyserini 上,为研究人员提供再现过程和结果分析。
deberta-v2-xxlarge - 强大的自然语言处理模型,采用解耦注意力机制的BERT增强版
BERTDeBERTaGithubHuggingface开源项目模型深度学习自然语言处理预训练模型
DeBERTa-v2-xxlarge是一个48层、1536隐藏层和15亿参数的高级语言模型。它通过解耦注意力和增强型掩码解码器优化了BERT和RoBERTa架构,使用160GB原始数据训练。该模型在SQuAD和GLUE等多个自然语言理解任务中表现优异,性能显著优于BERT和RoBERTa。DeBERTa-v2-xxlarge适用于复杂的自然语言处理任务,是研究和开发中的有力工具。
roberta-large - 大型英语预训练模型,适合多种任务优化
GithubHuggingfaceRoBERTaTransformer模型开源项目模型语言模型遮蔽语言建模预训练模型
RoBERTa是一个自监督学习的变压器模型,通过掩码语言建模(MLM)目标优化英语语言的表示。主要用于细调下游任务,如序列和标记分类以及问答。此模型预训练于包括BookCorpus和Wikipedia在内的五个大型语料库,使用BPE分词法和动态掩码训练,实现双向句子表示,并在GLUE测试中表现优异,适合在PyTorch和TensorFlow中应用。
msmarco-t5-base-v1 - 基于T5的文档扩展和查询生成模型
GithubHuggingfaceT5doc2query嵌入模型训练开源项目文本生成文档扩展模型
msmarco-t5-base-v1是一个基于T5的doc2query模型,主要用于文档扩展和特定领域训练数据生成。该模型通过生成相关查询,有效缩小词汇搜索的差距,提升BM25等标准索引的检索性能。此外,它能生成(查询,文本)对,用于训练高效的密集嵌入模型。该模型以google/t5-v1_1-base为基础进行微调,在MS MARCO数据集上完成了约4轮训练。
monot5-base-msmarco - MS MARCO数据集优化的T5-base重排模型
GithubHuggingfaceMS MARCOT5-base开源项目文档模型训练重排序
这个T5-base模型经过在MS MARCO段落数据集上的10万步微调,以提高排序性能。虽然主要适用于MS MARCO数据集,但在其他数据集上进行无监督推理时,建议使用castorini/monot5-base-msmarco-10k版本。可以通过提供的链接查看使用示例,包括简单的重排序示例,以及在MS MARCO和Robust04上的应用。该预训练序列到序列模型在文档排名中的应用已在相关论文中详细描述。
cross-encoder-russian-msmarco - 高效的俄文跨编码器模型用于信息检索
DeepPavlov/rubert-base-casedDiTy/cross-encoder-russian-msmarcoGithubHuggingface信息检索句子嵌入开源项目文本分类模型
此开源模型基于DeepPavlov/rubert-base-cased,并经过MS-MARCO数据集优化,专用于俄语信息检索,支持高效的查询和段落相关性排序。通过安装sentence-transformers可直接使用,也可通过HuggingFace Transformers扩展文本分类功能,适合需处理俄语复杂文本的用户。
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