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Reranker Msmarco MiniLM L12 H384 Uncased Lambdaloss

tomaarsenによって開発
これはMiniLM-L12-H384-uncasedをファインチューニングしたクロスエンコーダモデルで、テキスト再ランキングと意味検索タスクに使用されます。
ダウンロード数 1,019
リリース時間 : 3/14/2025

モデル概要

このモデルはテキストペアのスコアを計算し、主にテキスト再ランキングと意味検索シナリオに使用され、検索結果の精度を効果的に向上させます。

モデル特徴

効率的なテキスト再ランキング
テキストペアの関連性スコアを迅速に計算でき、大規模な検索結果の再ランキングに適しています
LambdaLoss最適化
LambdaLoss損失関数を使用して訓練され、ランキングタスクの指標を最適化しています
軽量モデル
MiniLMアーキテクチャをベースにしており、性能を維持しながらモデルサイズと計算要件を削減しています

モデル能力

テキスト関連性スコアリング
検索結果再ランキング
意味検索
質問応答システムランキング

使用事例

情報検索
検索エンジン結果最適化
検索エンジンが返す初期結果を再ランキングし、関連性の高い結果の順位を向上させます
NanoMSMARCOデータセットで0.6352の平均精度を達成
質問応答システム
回答候補ランキング
質問応答システムが生成する複数の回答候補を関連性でランキングします
NanoNQデータセットで0.7174の平均精度を達成
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