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Monot5 Large Msmarco
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Monot5 Large Msmarco

castoriniによって開発
このモデルはT5-largeアーキテクチャに基づく再ランキングモデルで、MS MARCO段落データセットで10万ステップ（10エポック）のファインチューニングが行われており、主にドキュメントや段落の再ランキングタスクに使用されます。
大規模言語モデル#MSMARCO段落再ランキング#T5-largeファインチューニング#ドキュメント関連性最適化
ダウンロード数 254
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはドキュメント再ランキングモデルで、T5-largeアーキテクチャに基づき、MS MARCO段落データセットでファインチューニングされており、検索結果を再ランキングして関連性を向上させることができます。

モデル特徴

T5-largeアーキテクチャベース
強力なT5-large事前学習モデルをベースとしており、優れたテキスト理解と生成能力を備えています。
MS MARCOファインチューニング
MS MARCO段落データセットで10万ステップのファインチューニングを行い、再ランキング性能を特別に最適化しました。
効率的な再ランキング
検索結果を迅速かつ効果的に再ランキングし、関連ドキュメントの順位を向上させることができます。

モデル能力

ドキュメント再ランキング
段落関連性スコアリング
検索結果最適化

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結果を再ランキングし、最も関連性の高い結果の順位を向上させます。
検索結果の関連性とユーザー満足度を大幅に向上させることができます
質問応答システム
質問応答システムで候補となる回答をランキングし、最も関連性の高い回答を選択します。
質問応答システムの精度とユーザー体験を向上させます
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