# 高精度リランキング

このリポジトリには、TensorBlockのマシンによって量子化されたmixedbread-ai/mxbai-rerank-large-v2のGGUFフォーマットモデルファイルが含まれており、llama.cppと互換性があります。

アラビア語のリランキングタスク専用に設計されたモデルで、クエリと段落の関連性評価を正確に処理できます。

これはBAAI/bge-reranker-v2-m3を基に韓国語向けに最適化されたリランキングモデルで、主にテキストランキングタスクに使用されます。

Ruri-Rerankerは日本語テキストに特化して最適化されたリランキングモデルで、sentence-transformersアーキテクチャに基づき、検索結果の関連性ソートを効果的に向上させます。

日本語テキストソートタスクに最適化されたクロスエンコーダーモデルで、24層と1024隠れ層サイズの高性能アーキテクチャを備えています

MS Marco段落ランキングタスクで訓練されたクロスエンコーダモデルで、情報検索におけるクエリ-段落関連性スコアリングに使用されます。