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Splade_PP_en_v1

SPLADE++稀疏文档检索模型的工业级优化实现

基于SPLADE++的文档检索模型优化实现,通过FLOPS和令牌预算的调整实现高效检索。模型以bert-base-uncased为基础,在47.27ms的检索延迟下达到37.22的MRR@10性能,适合工业级搜索应用部署。

bge-reranker-large - 高效多语言文档重排序模型
FlagEmbeddingGithubHuggingface多语言嵌入模型开源项目模型语义检索重排序模型
BGE-Reranker-Large是一款开源的多语言文档重排序模型,支持中英文处理。该模型可对检索结果进行精确重排,有效提升检索质量。采用交叉编码器架构,在准确度和效率间实现平衡。使用简便,无需额外指令即可计算相似度,适用于多种检索增强场景。
deepsparse - 优化CPU上深度学习推理的高效稀疏性使用
CPU推理DeepSparseGithubLLM支持开源项目模型量化稀疏性
DeepSparse是一个专为CPU优化的深度学习推理运行时,通过使用稀疏性显著加快模型推理速度。结合SparseML优化库,DeepSparse支持模型剪枝和量化,在CPU上实现卓越性能。支持各种计算机视觉和自然语言处理模型,包括BERT、ViT、ResNet、YOLOv5/8等。此外,DeepSparse现已支持高效的LLM推理,对稀疏量化模型实现多倍加速。可通过PyPI安装,并提供多种API便于部署。
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。
msmarco-distilbert-base-tas-b - 高效语义搜索句子嵌入模型
DistilBertGithubHuggingfacesentence-transformers嵌入模型开源项目模型自然语言处理语义搜索
msmarco-distilbert-base-tas-b是一个基于sentence-transformers的语义搜索模型。它将句子和段落映射到768维向量空间,专为查询-文档匹配优化。模型易于使用,可通过sentence-transformers库集成,在信息检索和语义相似性任务中表现出色。这个开源项目为开发者提供了一个高效的语义搜索解决方案。
bge-base-zh-v1.5 - 文本低维向量映射提升中文检索与分类效率
FlagEmbeddingGithubHuggingface句子相似性向量检索对比学习嵌入模型开源项目模型
FlagEmbedding是一个开源项目,可将文本转换为低维密集向量,用于多种任务,如检索、分类和语义搜索。bge-base-zh-v1.5版本优化了相似度分布,没有指令也能提升检索能力。支持中文和英文的处理,并与大型语言模型(LLM)无缝集成,bge-reranker交叉编码器模型为文档重新排名提供高精度结果。此外,最新的LLM-Embedder满足多样化检索增强需求,使用户在大数据环境中更高效地完成检索和分类。
dragon-plus-context-encoder - 基于BERT的密集检索器实现多样化文档检索
BERTDRAGON+GithubHuggingface密集检索开源项目模型模型训练特征提取
dragon-plus-context-encoder是一个基于BERT的密集检索器,由RetroMAE初始化并在MS MARCO语料库上进行了进一步训练。该模型使用非对称双编码器结构,在MARCO Dev和BEIR基准测试中分别达到39.0和47.4的得分。通过HuggingFace Transformers,研究人员可以轻松使用该模型进行查询和上下文编码,实现文本相似度计算和文档检索。此外,项目还提供了基于RoBERTa的变体,为不同需求的用户提供了选择。
DeepSeek-MoE - 创新MoE架构打造高效大规模语言模型
DeepSeekMoEGithubMoE架构大语言模型开源模型开源项目模型评估
DeepSeek-MoE项目开发了创新的混合专家架构语言模型,采用细粒度专家分割和共享专家隔离策略。该16.4B参数模型仅使用40%计算量就达到DeepSeek 7B和LLaMA2 7B的性能水平。模型可在单个40GB内存GPU上直接部署运行,无需量化,为学术和商业研究提供了高效便捷的工具。
denser-retriever - 多技术融合的企业级AI检索工具
AI检索器Denser RetrieverGithubxgboost向量搜索开源项目机器学习重排序
Denser Retriever是一款企业级AI检索工具,融合关键词搜索、向量数据库与机器学习重排功能,并通过xgboost技术优化。其在MTEB基准测试中表现出色,支持端到端应用,包括聊天机器人和语义搜索。项目支持Python安装,推荐使用Anaconda配置,附有详细文档和开发指南。
dragon-plus-query-encoder - DRAGON+ 基于BERT的先进密集检索模型
BERTDRAGON+GithubHuggingface密集检索开源项目模型特征提取自然语言处理
DRAGON+是一个基于BERT的先进密集检索模型,采用非对称双编码器结构。该模型从RetroMAE初始化,并在MS MARCO语料库的增强数据上进行训练。在MARCO Dev和BEIR基准测试中,DRAGON+展现出卓越性能,适用于文本检索和特征提取任务。研究人员和开发者可通过HuggingFace Transformers库轻松使用DRAGON+进行查询和上下文编码。
raptor - 利用递归树结构提升大规模文本检索效率的新技术
GithubRAPTOR开源项目文档检索树结构自然语言处理语言模型
RAPTOR采用递归树结构,提升语言模型的信息检索效率和上下文理解能力,克服了传统模型的局限。本文介绍了RAPTOR的具体实施方法、安装步骤和使用指南,并展示了如何集成自定义模型来扩展其功能。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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