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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。

bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad - 全词遮蔽BERT模型在SQuAD数据集上精细调优的大型问答系统
BERTGithubHuggingface开源项目机器学习模型自然语言处理问答系统预训练模型
该项目是一个基于BERT的大型问答模型,采用全词遮蔽技术预训练,并在SQuAD数据集上精细调优。模型架构包含24层Transformer,1024维隐藏层和16个注意力头,总参数量3.36亿。在BookCorpus和英文维基百科上预训练后,可应用于多种问答任务。模型在SQuAD评估中展现出优秀性能,F1分数达93.15,精确匹配分数为86.91。
answerai-colbert-small-v1 - 小型多向量检索模型性能优异 参数少效果好
ColBERTGithubHuggingfaceRAGatouille多向量模型开源项目文本搜索检索模型模型
answerai-colbert-small-v1是Answer.AI开发的ColBERT多向量检索模型。仅有33百万参数,却在多项基准测试中表现出色,超越了许多大规模模型。采用JaColBERTv2.5训练方法,支持文档检索和重排序任务。可通过RAGatouille、Stanford ColBERT等库使用。
cross-encoder-mmarco-mMiniLMv2-L12-H384-v1 - 多语言文本重排序模型提升搜索结果准确性
Apache许可证GithubHuggingfacemMiniLMv2开源项目模型模型再排序跨编码器重新上传
mmarco-mMiniLMv2-L12-H384-v1是一个多语言文本重排序模型,基于MiniLM架构设计。它采用12层transformer结构和384维隐藏层,专注于提升文本搜索和排序的准确性。该模型支持多语言输入,适用于搜索结果优化和文档排序等任务,在保持高效性能的同时兼顾了跨语言应用。作为一个开源项目,它为研究人员和开发者提供了强大的文本相关性评分工具。
git-large-coco - 高级视觉与语言转换:大规模图像到文本模型
GITGithubHuggingface图像标注开源项目模型模型训练视觉视觉问答
GIT大型模型通过在COCO数据集上微调,实现图像到文本的转换,支持图像和视频字幕生成、视觉问答和图像分类等功能。该模型利用图像和文本令牌的结合,预测下一个文本令牌,并在多种视觉与语言应用场景中表现出色。
jina-colbert-v2 - 多语言信息检索的新一代智能模型
ColBERTGithubHuggingface多语言检索嵌入模型开源项目模型神经信息检索语义搜索
jina-colbert-v2是一个多语言信息检索模型,支持128种语言,采用马特里奥什卡嵌入技术实现效率与精度的平衡。该模型具有8192个输入上下文标记和标记级嵌入的可解释性。在BEIR、MS MARCO等基准测试中,jina-colbert-v2展现出优于前代模型和其他主流方案的检索性能。
deberta-large - DeBERTa模型利用解耦注意力机制提升自然语言理解能力
DeBERTaGithubHuggingface开源项目微软模型注意力机制自然语言处理语言模型
DeBERTa是微软开发的预训练语言模型,基于BERT和RoBERTa进行改进。该模型引入解耦注意力和增强型掩码解码器,在80GB训练数据上优化后,在多数自然语言理解任务中超越BERT和RoBERTa。DeBERTa在SQuAD和GLUE等基准测试中表现出色,其中DeBERTa-V2-XXLarge版本在多项任务上达到顶尖水平。研究者可通过Hugging Face的transformers库使用和微调DeBERTa模型。
bert-large-portuguese-cased - BERT大规模预训练模型助力巴西葡萄牙语NLP任务
BERTGithubHuggingface开源项目模型神经网络自然语言处理葡萄牙语预训练模型
bert-large-portuguese-cased是一个专为巴西葡萄牙语开发的BERT预训练模型。该模型在命名实体识别、句子相似度和文本蕴含等多项NLP任务中表现出色。模型提供Base和Large两种版本,参数量分别为1.1亿和3.35亿。它支持掩码语言建模和BERT嵌入生成,为巴西葡萄牙语NLP研究奠定了坚实基础。
bert-base-cased - 使用预训练双向Transformer模型提升语言理解能力
BERTGithubHuggingface句子分类开源项目掩码语言建模模型自监督学习预训练
BERT是一种通过自监督学习预训练的双向Transformer模型,旨在改善英语语言理解。基于大型语料库的预训练,使其能学习句子的双向表示,适用于序列分类、标记分类和问答任务。通过Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction目标进行预训练,BERT在各类任务中展现出卓越表现,但注意选择合适的训练数据以避免潜在偏见。
JaColBERTv2.5 - 优化资源应用的日语信息检索模型
GithubHuggingfaceJaColBERTv2.5多语言模型开源项目数据集日本语检索器模型模型权重
该模型使用全新的训练方法,基于40%的数据成功创建了高效的日语信息检索系统。在多个数据集上表现优异,特别是改进的多向量检索方法,在资源受限的情况下提供卓越性能,优于包括BGE-M3在内的多语言模型,适合资源有限的应用场景。
roberta-base-bne-finetuned-msmarco-qa-es-mnrl-mn - 西班牙语语义搜索和问答优化模型
GithubHuggingfacesentence-transformers句子相似度开源项目模型自然语言处理西班牙语语义搜索
该模型是基于roberta-base-bne进行微调,专为西班牙语问答场景优化。通过将句子和段落转换为768维的密集向量空间,适用于语义搜索和文本聚类等任务。使用MS-MARCO数据集的西班牙语翻译版进行训练,尤其适合处理西班牙语问题。输入文本超过512个词片段时会自动截断,旨在提供精确的问答性能。
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