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cloudy-large-zh

支持多任务评估的高级句子相似性和特征提取模型

cloudy-large-zh项目专注于句子相似性和特征提取,利用MTEB数据集进行广泛的任务评估。在中医问答、电子商务和视频检索等领域表现优异,特别是在MTEB CMedQAv2重新排序任务中获得89.47的MRR分数。采用先进算法提高检索性能,确保各领域内容的准确排序和高效检索。

paraphrase-xlm-r-multilingual-v1 - 多语言句子嵌入模型 生成768维向量用于相似度计算
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sentence-transformers的多语言句子嵌入模型。该模型将句子和段落映射到768维向量空间,适用于聚类和语义搜索等任务。模型支持多语言输入,可通过简单的Python代码调用。它基于XLM-RoBERTa架构,采用平均池化方法生成句子嵌入。模型性能可在Sentence Embeddings Benchmark网站查看评估结果。
NoInstruct-small-Embedding-v0 - 小型嵌入模型在MTEB基准测试中展现卓越性能
GithubHuggingfacesentence-transformers信息检索嵌入模型开源项目文本分类模型相似度计算
NoInstruct-small-Embedding-v0是一个小型嵌入模型,在MTEB基准测试中展现出优秀性能。该模型在文本相似度、分类和检索任务上表现突出,特别是在亚马逊评论分类中。基于sentence-transformers库开发,支持特征提取、句子相似度计算等多种NLP任务。在多个数据集上的出色表现体现了其在实际应用中的潜力。
all_datasets_v4_MiniLM-L6 - 大规模数据集训练的高效句向量模型用于多语言语义表示
FlaxGithubHuggingfaceNLP句子嵌入对比学习开源项目模型语义相似度
all_datasets_v4_MiniLM-L6是一个基于MiniLM-L6预训练模型的句向量模型,通过10亿句对数据集微调而成。该模型采用对比学习方法,可生成捕捉句子语义信息的向量表示。适用于信息检索、聚类和句子相似度等任务,可通过SentenceTransformers库使用。模型在TPU上训练540k步,批量大小为1024,性能优异,应用范围广泛。
SkyText-Chinese-GPT3 - 中文GPT-3预训练模型多功能应用
GithubNLP技术SkyText中文GPT3奇点智源开源项目预训练大模型
SkyText项目推出的中文GPT-3预训练模型,具备聊天、问答、中英互译等多种功能,支持内容续写、对对联、写古诗、生成菜谱等多种应用。模型经过30多道数据清洗流程,采用创新的中文编码方式,以确保高质量的语料和模型效果。该项目提供了13亿参数和2.6亿参数两种版本,用户可选择不同参数规模的模型进行体验。
e5-base - 多语言句子嵌入模型用于文本理解和检索任务
GithubHuggingfaceMTEBSentence Transformerse5-base开源项目文本分类模型语义相似度
e5-base是一个句子嵌入模型,用于多语言文本理解和检索任务。该模型在MTEB基准测试中表现优秀,涵盖分类、检索、聚类和语义相似度等任务。e5-base支持多种语言,适用于问答系统、文档检索和语义搜索等应用场景。这个模型为自然语言处理应用提供了有效的工具。
mteb - 多任务文本嵌入模型评估基准
GithubMTEB基准测试开源项目文本嵌入自然语言处理评估
MTEB是一个开源的文本嵌入模型评估基准,涵盖多种任务类型和语言。它提供标准化的测试集、灵活的评估配置和公开排行榜。研究人员可以使用MTEB评估自定义模型,添加新任务,并进行模型性能比较,从而推动文本嵌入技术的进步。
Chinese-CLIP - 中文多模态嵌入和检索性能优化的领先方案
Chinese-CLIPGithub图文特征提取开源项目模型下载跨模态检索零样本图像分类
Chinese-CLIP项目,基于大规模中文图文对数据,专门针对中文领域的特点进行优化,提供高效的图文特征计算与相似度测算,实现零样本分类和跨模态检索。该项目改进了多个模型,包括ViT与ResNet结构,并在多个公开数据集上展示了显著的性能提升,为中文处理场景下的企业和研究者提供强大工具。
sentence-transformers - 多语言文本和图像嵌入向量生成框架
GithubSentence Transformers向量表示开源项目深度学习自然语言处理预训练模型
sentence-transformers是一个基于transformer网络的框架,用于生成句子、段落和图像的向量表示。该项目提供了多语言预训练模型,支持自定义训练,适用于语义搜索、相似度计算、聚类等场景。这个开源工具在自然语言处理和计算机视觉任务中表现出色,为研究人员和开发者提供了便捷的嵌入向量生成方案。
Chinese-Word-Vectors - 多样化中文词向量预训练模型集合
Chinese Word VectorsGithub中文开源项目词向量语义关系语料库
该项目集成了多种中文词向量模型,涵盖稠密和稀疏表示方法,以及词、n-gram、字符等上下文特征。同时提供中文类比推理数据集CA8和评估工具包,便于模型质量评估。这些预训练资源可应用于多种自然语言处理任务,为相关研究和开发工作提供了有力支持。
llmeval-1 - 系统评估中文大语言模型的创新研究项目
GithubLLMEVAL-1大模型大语言模型评测开源项目排行榜评测方法
LLMEVAL-1项目致力于系统研究大语言模型评价方法。该项目涵盖17个大类、453个问题,内容包括事实性问答、阅读理解和框架生成等多个领域。评测采用分项和对比两种方式,从正确性、流畅性、信息量、逻辑性和无害性五个维度进行。LLMEVAL-1通过结合众包和专业评测,为中文大语言模型提供了全面、客观的评估基准。
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