R

Reranker ModernBERT Large Gooaq Bce

tomaarsenによって開発
これは、ModernBERT-largeから微調整されたクロスエンコーダモデルで、テキストペアのスコアを計算するために使用され、テキストの再ランキングと意味的検索タスクに適しています。
ダウンロード数 596
リリース時間 : 3/25/2025

モデル概要

このモデルはModernBERT-largeアーキテクチャに基づいており、sentence-transformersライブラリを使用して訓練され、テキストペアの類似性評価と再ランキングタスクに特化しています。複数のデータセットで優れた性能を発揮し、特に質問応答関連の内容のランキングに長けています。

モデル特徴

高性能な再ランキング
GooAQ開発セットで0.7946のNDCG@10スコアを達成し、ベースラインモデルを大幅に上回っています
大きなコンテキストサポート
最大8192トークンのシーケンス長をサポートし、長文テキストの処理に適しています
複数データセットへの適応性
NanoMSMARCO、NanoNFCorpus、NanoNQなどの複数のデータセットで良好な性能を発揮します

モデル能力

テキストの類似性評価
検索結果の再ランキング
質問応答ペアの関連性評価
意味的検索の強化

使用事例

検索エンジンの最適化
検索結果の再ランキング
検索エンジンが返した結果を再ランキングし、最も関連性の高い結果の順位を上げます
GooAQデータセットでNDCG@10が20.34%向上しました
質問応答システム
回答の関連性評価
候補回答と質問の関連性を評価し、最適な回答を選別します
NanoNQデータセットでMAPが0.6103に達しました
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
© 2025AIbase