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Jbaron34 Qwen2.5 0.5b Bebop Reranker New Small Gguf

RichardErkhovによって開発
Qwen2.5アーキテクチャに基づく0.5Bパラメータ規模のテキストランキングモデルで、再ランキングタスクに適しています。
ダウンロード数 2,454
リリース時間 : 3/13/2025

モデル概要

このモデルはQwen2.5アーキテクチャに基づく小型テキストランキングモデルで、主にテキストの再ランキングを行い、検索結果の関連性を向上させるために使用されます。

モデル特徴

効率的な量子化
Q2_KからQ8_0までの複数量子化バージョンを提供し、さまざまなハードウェア要件に対応します。
軽量
わずか0.5Bパラメータ規模で、リソースが限られた環境での展開に適しています。
再ランキング最適化
テキスト再ランキングタスクに特化して最適化されており、検索結果の品質を向上させます。

モデル能力

テキスト再ランキング
関連性スコアリング
検索結果最適化

使用事例

情報検索
検索エンジン結果の再ランキング
検索エンジンが返す初期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。
検索結果の関連性とユーザー満足度の向上
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する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エンゲージメントの向上
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