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ms-marco-TinyBERT-L-6

跨编码器在信息检索与重排序中的应用

SentenceTransformers信息检索HuggingfaceGithub开源项目模型模型性能MS MarcoCross-Encoder

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。

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介绍相关项目
UltraFastBERT - 指数级加速的BERT语言模型训练与推理方案
BERTGithubUltraFastBERT开源项目机器学习神经网络语言模型
UltraFastBERT是一个开源项目，旨在通过创新的快速前馈（FFF）层设计实现BERT语言模型的指数级加速。项目提供了完整的训练代码，以及在CPU、PyTorch和CUDA平台上的高效实现。包含训练文件夹、各平台基准测试代码，以及UltraFastBERT-1x11-long模型的配置和权重，可通过HuggingFace轻松加载使用。研究人员可以方便地复现结果，并进一步探索该突破性技术在自然语言处理领域的广泛应用潜力。
KeyBERT - BERT驱动的智能关键词提取工具
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KeyBERT是一款利用BERT嵌入技术的关键词提取工具。它通过计算文档和短语的嵌入表示之间的余弦相似度，识别出最能代表文档内容的关键词和短语。该工具支持Sentence-Transformers、Flair和Spacy等多种嵌入模型，适用于广泛的文本分析场景。KeyBERT还集成了Max Sum Distance和Maximal Marginal Relevance等算法，以提升结果多样性。此外，它还能与大型语言模型协同工作，为用户提供灵活高效的关键词提取方案。
splade - 优化查询和文档检索的SPLADE稀疏模型
BEIR基准GithubSPLADE信息检索开源项目模型训练
SPLADE项目使用BERT的MLM头和稀疏正则化来学习查询和文档的稀疏扩展，优化了检索性能。项目包含训练、索引和检索的代码，并支持在BEIR基准测试中评估。最新版本通过硬负样本采样、蒸馏和改进的预训练语言模型初始化，显著提升了检索效果。此外，SPLADE的稀疏表示优化了倒排索引的使用，提供了显式词汇匹配和可解释性等优点。经过优化的训练和正则化，SPLADE在域内外测试中表现优异，延迟性能与BM25相当。
classifier-multi-label - 基于BERT的多标签文本分类算法实现
BERTGithubSeq2SeqTextCNNtf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits多标签分类开源项目
本项目介绍了如何使用BERT结合TextCNN、Denses、Seq2Seq等多种算法实现多标签文本分类。涵盖了模型结构、损失函数和解码方法等细节，展示了不同方法在推理速度和分类效果上的表现，提供了实验数据和结论，帮助开发者选择最佳解决方案。
RAG-Retrieval - 使用RAG-Retrieval全面提升信息检索效率与精度
GithubRAG-Retrieval开源项目微调排序模型推理检索模型
RAG-Retrieval项目通过统一方式调用不同RAG排序模型，支持全链路微调与推理。其轻量级Python库扩展性强，适应多种应用场景，提升排序效率。更新内容包括基于LLM监督的微调及其Embedding模型的MRL loss性能提升。
beto - 西班牙语BERT模型：BETO
BERTBETOGithub开源项目模型西班牙语语料库
此页面介绍了一个基于大型西班牙语语料库训练的BERT模型BETO，提供无区分大小写和区分大小写的Tensorflow和Pytorch版本。BETO应用全词掩蔽技术，在多项西班牙语基准测试中表现优异，并与多语言BERT及其他模型进行了对比。用户可以在HuggingFace Model Repository下载BETO模型，并通过HuggingFace Transformers库轻松使用。此外，页面还包含示例代码和引用信息。
neural-cherche - 专注于神经搜索模型微调和快速推理的工具库
BM25ColBERTGithubNeural-ChercheSparseEmbedSplade开源项目
Neural-Cherche 是一个专为微调和推理神经搜索模型（如 Splade、ColBERT 和 SparseEmbed）设计的库，兼容多种设备。通过该库，用户可以高效地进行模型微调，并在离线和在线环境中执行推理。此外，Neural-Cherche 提供多种检索器和排序器，支持保存嵌入以避免重复计算，适用于多种信息检索任务，并附有便捷的安装步骤和详细文档。
TransformerHub - 实现与参考多种Transformer模型
BERTGPTGithubTransformerTransformerHubViT开源项目
此项目实现了多种Transformer架构，包括seq2seq、仅编码器、仅解码器和统一模型，旨在提高编程技能并提供深度学习参考。特色包括多种Attention模块、位置嵌入和采样方法，当前进展是实现DINO模型。项目受到多个开源项目的启发和支持。
BCEmbedding - 双语跨语言嵌入模型提升检索增强生成效果
BCEmbeddingGithubRAG双语开源项目语义表示跨语言
BCEmbedding是一款双语和跨语言嵌入模型，针对检索增强生成(RAG)任务进行优化。该模型包含EmbeddingModel和RerankerModel两个组件，分别用于语义向量生成和搜索结果优化。BCEmbedding在中英文语义表示和RAG评估中展现出优异性能，支持多语言和多领域应用。该项目提供了便捷的API接口，可直接集成到RAG系统中，已在实际产品中得到应用验证。
BertWithPretrained - 基于PyTorch实现的BERT模型及相关下游任务
BERTGithubPyTorchTransformer中文文本分类开源项目英文文本分类
该项目基于PyTorch实现了BERT模型及其相关下游任务，详细解释了BERT模型和每个任务的原理。项目支持分类、翻译、成对句子分类、多项选择、问答和命名实体识别等任务，涵盖中文和英语的自然语言处理。此外，项目还含有丰富的数据集和预训练模型配置文件。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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白日梦AI提供专注于AI视频生成的多样化功能，包括文生视频、动态画面和形象生成等，帮助用户快速上手，创造专业级内容。

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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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讯飞绘镜

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