Splade V3 Lexical
SPLADE-v3-LexicalはSPLADEモデルの語彙重み付けバージョンで、情報検索タスクに特化し、クエリ側では拡張を行いません。
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リリース時間 : 3/8/2024
モデル概要
SPLADE-v3-LexicalはSPLADEモデルのバリエーションで、主に情報検索タスクに使用されます。語彙重み付け技術を通じて検索効果を向上させ、クエリ側では拡張を行いません。
モデル特徴
語彙重み付け技術
語彙のみに重み付けを行い、クエリ側では拡張を行わず、検索プロセスを簡素化します。
効率的な検索
情報検索タスクで、特に疎表現の面で優れた性能を発揮します。
優れた性能
MS MARCOとBEIRデータセットで優れた性能を示します。
モデル能力
情報検索
語彙重み付け
疎表現
使用事例
情報検索
文書検索
大規模文書検索タスクに使用されます。
MS MARCO devでMRR@10が40.0に達します。
異分野検索
様々な分野の検索タスクに適しています。
BEIR - 13でavg nDCG@10が49.1に達します。
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2%です。
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