tct_colbert-v2-hnp-msmarco

TCT-ColBERT-V2 模型的变体再现与知识蒸馏整合

知识蒸馏密集检索 Pyserini Huggingface 否定样本 Github 开源项目模型 TCT-ColBERT-V2

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。

cocodr-large-msmarco - BERT-large基础的高性能密集检索模型

COCO-DRGithubHuggingFaceHuggingfaceMS MARCO开源项目模型零样本检索预训练模型

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。

cocodr-base-msmarco - 零样本文本检索与分布鲁棒学习模型

BEIRCOCO-DRGithubHuggingface向量相似度开源项目模型模型预训练自然语言处理

COCODR是一个基于BERT-base架构的文本检索模型，通过BEIR语料库预训练和MS MARCO数据集微调而成。模型采用对比学习和分布鲁棒学习方法，解决零样本密集检索中的分布偏移问题。借助HuggingFace transformers框架，模型可用于文本嵌入和相似度计算。

ms-marco-TinyBERT-L-2 - 针对MS Marco段落排序优化的TinyBERT-L-2跨编码器

Cross-EncoderGithubHuggingfaceMS Marco信息检索开源项目机器学习模型自然语言处理

ms-marco-TinyBERT-L-2是一个为MS Marco段落排序任务优化的跨编码器模型。在TREC Deep Learning 2019和MS Marco段落重排任务中,它的NDCG@10和MRR@10分别达到69.84和32.56。模型每秒可处理9000个文档,为信息检索提供高效准确的解决方案。研究人员可通过Transformers或SentenceTransformers库使用该模型进行查询-段落对的相关性评分。

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。

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。

ms-marco-MiniLM-L-6-v2 - MiniLM-L-6跨编码器模型提升MS Marco信息检索效率

GithubHuggingfaceMS MarcoSentenceTransformers交叉编码器信息检索开源项目模型模型性能

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。

ms-marco-MiniLM-L-4-v2 - MS Marco跨编码器模型优化信息检索和段落排序效率

Cross-EncoderGithubHuggingfaceMS Marco信息检索开源项目模型模型评估自然语言处理

ms-marco-MiniLM-L-4-v2是一款针对MS Marco段落排序任务优化的跨编码器模型。在TREC DL 19和MS Marco开发集评测中，该模型的NDCG@10和MRR@10分别达到73.04和37.70，展现出优秀性能。它适用于查询-段落匹配和重排序等信息检索任务，每秒可处理2500个文档，在效率和性能间取得良好平衡。研究人员可通过Transformers或SentenceTransformers库轻松应用此模型。

ms-marco-TinyBERT-L-6 - 跨编码器在信息检索与重排序中的应用

Cross-EncoderGithubHuggingfaceMS MarcoSentenceTransformers信息检索开源项目模型模型性能

TinyBERT-L-6模型在MS Marco Passage Ranking任务中进行了优化，解决信息检索中的查询与段落排序问题。该模型通过交叉编码器实现高效的信息检索，提升查准率并缩短排序时间。支持Transformers与SentenceTransformers工具使用，简化实现流程，展示良好性能。项目提供详尽的训练代码和性能评估，助力深度学习场景下的信息处理任务优化。

splade-cocondenser-selfdistil - SPLADE模型在段落检索任务中的优化应用

GithubHuggingfaceSPLADE开源项目文档检索模型知识蒸馏神经信息检索稀疏模型

SPLADE CoCondenser SelfDistil是一个专为段落检索设计的模型，结合了CoCondenser和自蒸馏技术。在MS MARCO开发集上，该模型展现出优秀性能，MRR@10达37.6，R@1000达98.4。通过整合查询扩展、文档扩展和词袋方法，并采用硬负样本采样和知识蒸馏技术，有效提升了稀疏神经IR模型的效果。这一模型为信息检索和自然语言处理领域的研究提供了有力工具。

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。

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