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all-MiniLM-L6-v2-onnx

高效文本嵌入和相似度搜索的ONNX解决方案

all-MiniLM-L6-v2模型的ONNX版本是一个用于文本分类和相似度搜索的工具。该模型与Qdrant兼容,支持IDF修饰符,并可通过FastEmbed库进行推理。它能生成文本嵌入向量,适用于多种自然语言处理任务,尤其在需要进行文本相似度比较的场景中表现优异。使用该模型可以简化文本处理流程,提高相关应用的效率。

distilbert-multilingual-nli-stsb-quora-ranking - DistilBERT多语言句子嵌入模型实现高效语义搜索和相似度计算
GithubHuggingfacesentence-transformers向量嵌入多语言模型开源项目模型自然语言处理语义相似度
这是一个基于DistilBERT的多语言句子嵌入模型,能将文本映射到768维向量空间。模型经NLI、STS-B和Quora数据集训练,支持多语言处理,适用于语义搜索、相似度计算和文本聚类等任务。通过sentence-transformers或Hugging Face Transformers,开发者可轻松将其集成到各类自然语言处理应用中,实现高效的文本分析和处理。
nli-MiniLM2-L6-H768 - 基于MiniLM2的自然语言推理跨编码器模型
CrossEncoderGithubHuggingfaceMiniLMv2SentenceTransformers开源项目模型自然语言推理零样本分类
nli-MiniLM2-L6-H768是一个基于SentenceTransformers框架的跨编码器模型,专门用于自然语言推理任务。该模型在SNLI和MultiNLI数据集上训练,可以对给定的句子对判断矛盾、蕴含和中性三种语义关系。除了传统的NLI任务,它还支持零样本分类,适用范围广泛。模型采用紧凑的MiniLM2结构,在保持准确性的同时提供了良好的性能。
Multilingual-MiniLM-L12-H384 - 紧凑高效的多语言预训练模型助力跨语言自然语言处理
GithubHuggingfaceMiniLM多语言模型开源项目模型模型压缩自然语言处理跨语言任务
Multilingual-MiniLM-L12-H384是一款小型多语言预训练模型,采用12层结构和384维隐藏单元,transformer参数仅2100万。该模型在XNLI和MLQA等跨语言任务中表现出色,支持15种语言,同时保持了较小的模型规模。它融合了BERT的架构设计和XLM-R的分词技术,适用于各类需要高效多语言处理的应用场景。
text2vec-large-chinese - 中文大规模句子相似性与特征提取模型
GithubHuggingfaceMacBERTtext2vectransformers句子相似度开源项目模型特征提取
基于text2vec衍生的中文模型,采用LERT替代MacBERT,提高句子相似性和特征提取效率。支持onnxruntime,发布于2024年6月25日。
llm-embedder - FlagEmbedding 高性能文本向量化模型助力信息检索与语义搜索
FlagEmbeddingGithubHuggingface开源项目微调文本嵌入检索增强模型重排模型
FlagEmbedding项目开发了一系列高性能文本向量化模型,可将文本转化为低维密集向量。这些模型在信息检索、文本分类、聚类和语义搜索等任务中表现出色,也可用于构建大语言模型的向量数据库。项目包含BGE和LLM-Embedder等多个中英双语模型,在MTEB和C-MTEB基准测试中均取得第一。FlagEmbedding还提供模型微调代码和性能评估工具,便于进行定制化训练和测试。
multilingual-e5-large-pooled - 多语言支持的句子相似性与特征提取模型
GithubHuggingfaceMTEBmultilingual-e5-large分类句子相似度开源项目模型特征提取
此项目基于多语言处理,融合Sentence Transformers技术,专注于句子相似性与特征提取。支持多语言,适用于分类、重排序、文本聚类等多种场景。模型在各种任务中表现优异,如MTEB AmazonCounterfactualClassification和MTEB BUCC中的分类与双语文本挖掘,表现出色。采用MIT许可证,具有高度使用灵活性。
nomic-embed-text-v1 - 多语言文本嵌入模型 适用于多种NLP任务
GithubHuggingfacesentence-transformers开源项目文本相似度机器学习模型特征提取自然语言处理
nomic-embed-text-v1是一个文本嵌入模型,支持多语言处理和多种NLP任务。该模型在句子相似度、文本分类、聚类等任务中表现良好,可为下游应用提供文本表示。通过深度学习技术,该模型能够捕捉文本语义信息,为自然语言处理任务提供支持。
internlm2-base-7b - 高效处理超长文本的多功能开源模型
GithubHuggingfaceInternLM开源开源项目模型评测语言能力
InternLM2-Base-7B是一个适应性强的开源模型,支持处理长达20万字的文本,具备精确的信息检索能力,并在推理、数学、编程任务中表现优异。通过OpenCompass工具验证,其性能适合广泛应用,是研究人员和开发者的理想选择。
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。
ms-marco-MiniLM-L-12-v2 - 跨编码器模型实现高效信息检索与段落排序
Cross-EncoderGithubHuggingfaceMS MarcoSentenceTransformers信息检索开源项目模型自然语言处理
ms-marco-MiniLM-L-12-v2是为MS Marco段落排序任务开发的跨编码器模型。该模型在信息检索领域表现优异,能够高效编码和排序查询与段落。在TREC Deep Learning 2019和MS Marco Passage Reranking数据集上,模型分别达到74.31的NDCG@10和39.02的MRR@10。每秒处理960个文档的速度使其在准确性和效率间实现了良好平衡,适用于各类信息检索应用场景。
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