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Monot5 3b Msmarco
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Monot5 3b Msmarco

castoriniによって開発
T5-3Bアーキテクチャに基づくリランカーで、MS MARCOパッセージデータセットで10万ステップ（10エポック）ファインチューニングされ、文書ランキングタスクに使用されます。
大規模言語モデル
Transformers
#文書の再ランキング#MS MARCOファインチューニング#シーケンス・ツー・シーケンスモデル
ダウンロード数 737
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはT5-3Bアーキテクチャに基づくリランカーで、文書ランキングタスク専用に設計されています。MS MARCOパッセージデータセットで10万ステップ（10エポック）ファインチューニングされており、文書検索のランキング効果を効果的に向上させます。

モデル特徴

T5-3Bアーキテクチャベース
強力なT5-3Bモデルアーキテクチャを活用し、優れたシーケンス・ツー・シーケンス処理能力を備えています。
MS MARCOファインチューニング
MS MARCOパッセージデータセットで10万ステップのファインチューニングを行い、文書ランキング性能を最適化しました。
再ランキング能力
初期検索結果を再ランキングするために特別に設計されており、検索関連性を向上させます。

モデル能力

文書の再ランキング
検索結果の最適化
関連性スコアリング

使用事例

情報検索
検索エンジン結果の最適化
検索エンジンの初期検索結果を再ランキングし、最も関連性の高い結果の順位を上げます。
ユーザーの検索体験とクリック率の向上
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向上
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