AIbase
JA
ホーム
Tct Colbert V2 Msmarco
T

Tct Colbert V2 Msmarco

castoriniによって開発
TCT-ColBERT-V2は知識蒸留に基づく稠密検索モデルで、教師メカニズムとバッチ負例を緊密に結合して訓練を最適化することで、検索効率と品質を向上させました。
テキスト埋め込み
Transformers
#稠密検索#知識蒸留#バッチ負例
ダウンロード数 2,220
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはColBERTモデルのバリエーションで、稠密検索タスクに特化しており、知識蒸留技術を通じて検索性能を最適化し、大規模文書検索シーンに適しています。

モデル特徴

知識蒸留
教師メカニズムとバッチ負例を緊密に結合して訓練を最適化することで、モデルの検索性能を向上させました。
高効率検索
稠密検索技術を採用し、大規模文書検索の効率を大幅に向上させました。
バッチ負例最適化
訓練過程でバッチ負例を使用し、モデルの識別能力を強化しました。

モデル能力

文書検索
稠密ベクトル表現
大規模テキスト処理

使用事例

情報検索
学術文献検索
関連する学術文献を迅速に検索し、研究効率を向上させるために使用されます。
複数のベンチマークデータセットで優れた性能を発揮し、検索精度が高いです。
商業文書検索
企業内部文書の高効率な検索と管理に適しています。
文書検索速度と精度を大幅に向上させます。
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2％です。
対話システム Transformers 英語
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98
AIbase
未来を切り開く、あなたのAIソリューション知識ベース
English简体中文繁體中文にほんご
© 2025AIbase