Slide Bge Reranker V2 M3 GGUF
これはMenghuan1918/slide-bge-reranker-v2-m3モデルの静的量子化バージョンで、主に英語テキストのリランキングタスクに使用されます。
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リリース時間 : 2/5/2025
モデル概要
このモデルはBGEアーキテクチャに基づくテキストリランキングモデルで、GGUF形式の量子化処理が施されており、効率的な推論展開に適しています。
モデル特徴
複数量子化バージョン
Q2_Kからf16までの複数量子化バージョンを提供し、さまざまなシナリオでの性能と精度のニーズに対応します。
効率的な推論
量子化処理により、モデルサイズが大幅に減少し、推論速度が向上し、リソースが限られた環境に適しています。
推奨量子化バージョン
Q4_K_SとQ4_K_Mバージョンは'高速、推奨'とマークされており、ほとんどのアプリケーションシナリオに適しています。
モデル能力
テキストリランキング
効率的な推論
使用事例
情報検索
検索結果のリランキング
検索エンジンが返した結果を再ランキングし、関連ドキュメントのランクを向上させます。
検索結果の関連性と正確性の向上
推薦システム
推薦コンテンツのランキング
推薦システムが生成したコンテンツリストを最適化してランキングします。
推薦コンテンツのクリック率とユーザー満足度の向上
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大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
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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