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MS-MARCO-Web-Search

大规模网络数据集推动搜索与机器学习研究进展

MS-MARCO-Web-Search是一个基于ClueWeb22的大规模网络数据集,包含数百万真实查询点击标签。它提供丰富的文本、视觉和语义信息,设置了嵌入模型、嵌入检索和端到端检索三个挑战任务。该数据集旨在推动机器学习和信息检索系统研究,并验证方法在大规模数据上的有效性。

msmarco-MiniLM-L-6-v3 - 基于BERT的句子编码模型实现文本语义向量化和相似度计算
GithubHuggingfacesentence-transformers嵌入模型开源项目模型深度学习自然语言处理语义向量
msmarco-MiniLM-L-6-v3是一个基于sentence-transformers的句子编码模型,将文本映射至384维向量空间。模型基于BERT架构,支持文本相似度计算和聚类分析,可通过sentence-transformers或HuggingFace Transformers框架调用。
multiwoz - 大规模多领域任务型对话数据集
GithubMultiWOZ任务型对话对话状态追踪对话生成开源项目数据集
MultiWOZ是一个包含10,000多个人类对话的全标注多领域任务型对话数据集。它涵盖多个领域和主题,规模超过以往任务型语料库。该数据集为对话状态追踪、响应生成等任务提供基准测试,并通过版本更新持续提高数据质量。MultiWOZ为对话系统研究提供了重要资源,促进了该领域的发展。
opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v1 - OpenSearch神经稀疏编码模型提升信息检索效率
GithubHuggingfaceOpenSearch开源项目搜索引擎文档检索机器学习模型模型神经稀疏编码
opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v1是一款为OpenSearch开发的学习型稀疏检索模型。它能将文档转换为30522维稀疏向量,并采用高效的查询处理方法。该模型经MS MARCO数据集训练,实际性能堪比BM25。模型支持基于Lucene倒排索引的学习型稀疏检索,可通过OpenSearch高级API实现索引和搜索。在BEIR基准测试的13个子集上,该模型展现了优秀的零样本性能,体现了出色的搜索相关性和检索效率。
clip4clip-webvid150k - 改进视频检索精度的解决方案
CLIP4ClipGithubHugging FaceHuggingfaceWebVid开源项目模型模型评估视频检索
CLIP4Clip结合CLIP模型和WebVid数据集,成功在视频文本检索中提高精度,利用150,000个视频文本对的训练提升性能。此模型擅长处理大规模视频数据,具备视觉-时间概念学习能力,适合高效视频搜索应用。其架构支持文本到视频的快速检索,提升搜索效率。
mxbai-colbert-large-v1 - ColBERT大型双编码器模型实现快速信息检索和语义匹配
AI绘图GithubHugging FaceHuggingface人工智能开源项目机器学习模型深度学习
mxbai-colbert-large-v1是基于ColBERT架构的双编码器模型,专注于高效信息检索和语义匹配。该模型在保持高精度的同时显著提升了检索速度,支持多语言处理。其预训练赋予了强大的语义理解能力,适用于问答系统、文档检索等多种搜索和匹配任务场景。
monot5-base-msmarco - MS MARCO数据集优化的T5-base重排模型
GithubHuggingfaceMS MARCOT5-base开源项目文档模型训练重排序
这个T5-base模型经过在MS MARCO段落数据集上的10万步微调,以提高排序性能。虽然主要适用于MS MARCO数据集,但在其他数据集上进行无监督推理时,建议使用castorini/monot5-base-msmarco-10k版本。可以通过提供的链接查看使用示例,包括简单的重排序示例,以及在MS MARCO和Robust04上的应用。该预训练序列到序列模型在文档排名中的应用已在相关论文中详细描述。
MultiHop-RAG - 评估跨文档RAG能力的多跳查询数据集
GithubMultiHop-RAG元数据开源项目检索增强生成跨文档评估问答数据集
MultiHop-RAG是一个评估检索增强生成(RAG)系统跨文档能力的问答数据集。它包含2556个多跳查询,每个查询的证据分布在2至4个文档中,并考虑文档元数据,模拟真实RAG应用中的复杂场景。该项目提供检索和问答示例以及评估脚本,帮助研究人员和开发者改进RAG系统的多文档推理能力。
freshqa - 搜索引擎增强技术提升大型语言模型性能
FreshLLMsGithub大语言模型开源项目搜索引擎增强数据集评估方法
FreshLLMs项目开发搜索引擎增强方法,提升大型语言模型性能。核心组件包括FreshQA问答数据集、FreshPrompt回答生成工具和FreshEval自动评估指标。FreshQA每周更新,保持数据时效性。FreshPrompt整合搜索结果生成回答。FreshEval提供客观评估标准。该项目为研究人员提供开放资源,助力提高语言模型的时效性和准确性,推动AI技术创新。
Video-MME - 全面评估多模态大语言模型视频分析能力的基准
GithubVideo-MME人工智能基准评估多模态大语言模型开源项目视频分析
Video-MME是一个创新的多模态评估基准,用于评估大语言模型的视频分析能力。该项目包含900个视频和2,700个人工标注的问答对,覆盖多个视觉领域和时间跨度。其特点包括视频时长多样性、类型广泛性、数据模态丰富性和高质量标注。Video-MME为研究人员提供了一个全面评估多模态大语言模型视频理解能力的工具。
MMBench - 全面评估多模态大模型能力的基准测试
GithubMMBench多模态模型开源项目循环评估视觉语言模型评估基准
MMBench是评估视觉语言模型多模态理解能力的基准测试集。它包含近3000道多项选择题,涵盖20个能力维度,采用循环评估和LLM选项提取等创新方法,提供可靠客观的评估。通过细粒度的能力测试和可重复的评价标准,MMBench为多模态模型开发提供了有价值的反馈。
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