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jina-embeddings-v2-base-code

多语言代码嵌入模型 支持长序列和高效推理

jina-embeddings-v2-base-code是一款支持英语和30种常用编程语言的代码嵌入模型。它采用Bert架构和ALiBi技术,支持8192序列长度,适合处理长文档。该模型经过大规模代码数据训练,拥有1.61亿参数,可快速高效地生成嵌入。它在技术问答和代码搜索等场景表现出色,为开发者提供了实用的工具。

NV-Embed-v1 - 多任务自然语言处理领域的高性能嵌入式模型
GithubHuggingfaceMTEBsentence-transformers分类开源项目检索模型聚类
NV-Embed-v1是一款在多项自然语言处理任务中表现出色的嵌入式模型。模型在分类、检索、聚类、重排序和语义相似度等任务中均取得优异成绩,尤其在情感分析和问答系统方面表现突出。NV-Embed-v1支持多语言处理,适用范围广泛,是自然语言处理领域的实用工具。
sentence-t5-base - 基于T5架构的句子编码模型用于文本相似度分析
GithubHuggingfacesentence-t5-basesentence-transformers向量嵌入开源项目模型自然语言处理语义相似度
sentence-t5-base是一个基于T5架构的句子编码模型,能将文本映射到768维向量空间。该模型在句子相似度任务中表现优异,但语义搜索效果一般。它由TensorFlow版本转换而来,可通过sentence-transformers库轻松使用。模型仅包含T5-base的编码器部分,权重采用FP16格式存储。使用时需要sentence-transformers 2.2.0及以上版本。这个模型适用于多种自然语言处理应用场景,尤其是文本相似度分析。
roberta-base-nli-mean-tokens - RoBERTa句子嵌入模型实现文本向量化映射
GithubHuggingfaceRoBERTasentence-transformers向量嵌入开源项目模型自然语言处理语义相似度
roberta-base-nli-mean-tokens是一个基于sentence-transformers的句子嵌入模型,可将文本映射至768维向量空间。该模型基于RoBERTa架构,采用平均池化策略,适用于聚类和语义搜索等任务。虽然已被更新的模型取代,但其实现方法仍有参考价值。开发者可通过sentence-transformers或Hugging Face Transformers库轻松使用该模型生成文本嵌入。
DeepSeek-V2.5 - 集成通用与编程能力的先进语言模型
DeepSeek-V2.5GithubHuggingface代码生成函数调用大语言模型开源项目推理模型
DeepSeek-V2.5是一款整合了DeepSeek-V2-Chat和DeepSeek-Coder-V2-Instruct优势的语言模型。它在写作和指令执行等方面进行了全面优化,并在AlpacaEval、ArenaHard等多项评估中展现出卓越性能。该模型具备函数调用、JSON输出和FIM补全等实用功能,可广泛应用于推理和商业领域。通过创新架构设计,DeepSeek-V2.5在保证训练经济性的同时实现了高效推理,为用户提供了一个功能强大的语言模型解决方案。
starcoder2-15b - 基于15B参数训练的多语言代码生成模型
GithubHuggingfaceStarCoder2人工智能代码生成模型开源项目模型深度学习编程语言
starcoder2-15b是NVIDIA开发的代码生成模型,支持600+种编程语言,采用GQA和FIM技术训练。模型具有16K token上下文窗口,基于4万亿以上的代码数据集训练。支持多种精度和量化部署方案,遵循BigCode OpenRAIL-M许可协议,具备代码溯源功能。
nq-distilbert-base-v1 - 句子向量化提升语义搜索与聚类效率
GithubHuggingfaceTransformersentence-transformers句子嵌入句子相似度开源项目模型模型评估
nq-distilbert-base-v1模型以sentence-transformers为基础,将句子和段落转换为768维向量,以支持聚类和语义搜索任务。通过安装sentence-transformers库可轻松使用,具备丰富的使用选项,包括通过HuggingFace Transformers实现上下文嵌入和均值池化等应用,广泛适用于文本相似性评估、内容聚类和语义检索等自然语言处理任务,提供可靠性能与灵活应用场景。
bert-base-chinese - BERT预训练模型在中文自然语言处理中的应用
BERTGithubHuggingface中文模型开源项目掩码语言模型模型自然语言处理预训练
bert-base-chinese是一个专为中文自然语言处理设计的预训练BERT模型。该模型采用独立字词片段随机掩码训练方法,适用于掩码语言建模等任务。由HuggingFace团队开发,拥有12层隐藏层和21128词汇量。虽然可能存在潜在偏见,但为中文NLP应用提供了有力支持。研究人员可通过简洁的Python代码快速应用此模型。
gte-base-en-v1.5 - 英文文本嵌入模型在自然语言处理任务中的应用
GithubHuggingfaceMTEBsentence-transformerstransformers分类开源项目检索模型
gte-base-en-v1.5是一个英文文本嵌入模型,在MTEB基准测试中展现出优秀性能。该模型在句子相似度、文本分类和信息检索等自然语言处理任务中表现突出,能有效捕捉文本语义并为下游应用提供高质量的文本表示。测试结果显示,gte-base-en-v1.5在多个评估指标上取得了良好成绩,体现了其在不同应用场景中的实用价值。
starcoder2 - 先进的多语言代码生成模型家族
GithubStarCoder 2代码生成模型大规模语言模型开源项目机器学习自然语言处理
StarCoder2是一系列代码生成模型,包括3B、7B和15B参数规模。模型在600多种编程语言和自然语言文本上训练,使用分组查询注意力机制,具有16,384个token的上下文窗口。支持代码补全、多GPU部署和量化推理,提供使用说明和微调指南。StarCoder2在代码生成任务中表现优异,是开发者的有力工具。
deepseek-coder-1.3b-instruct - DeepSeek Coder 多语言支持的开源代码生成与补全模型
DeepSeek CoderGithubHuggingface代码语言模型商业使用多语言编程开源项目模型项目级代码补全
DeepSeek Coder 1.3B是一款基于2T tokens数据训练的开源代码语言模型,包含87%代码和13%中英文自然语言。该模型支持多种编程语言,提供项目级代码补全和填充功能,并在HumanEval等基准测试中展现出色性能。采用16K窗口大小,模型适用于各类开发场景,并支持商业用途。开发者可通过简单的API快速集成和使用这一强大的代码生成工具。
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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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