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Tct Colbert V2 Hnp Msmarco

由castorini開發
TCT-ColBERT-V2是基於緊密耦合教師機制與批內負樣本知識蒸餾的密集檢索模型,用於高效文本檢索。
下載量 1,382
發布時間 : 3/2/2022

模型概述

該模型通過知識蒸餾技術優化了密集檢索性能,結合緊密耦合教師機制和批內負樣本策略,顯著提升了檢索效率和準確性。

模型特點

緊密耦合教師機制
通過教師模型與學生模型的緊密耦合,實現更高效的知識蒸餾。
批內負樣本策略
利用批內負樣本優化訓練過程,提升模型對負樣本的區分能力。
高效檢索
在保持高檢索準確率的同時,顯著提升了檢索效率。

模型能力

文本檢索
語義匹配
知識蒸餾

使用案例

信息檢索
文檔檢索
在大規模文檔庫中快速檢索相關文檔。
高準確率和召回率
問答系統
用於問答系統中的候選答案檢索。
提升問答系統的響應速度和準確性
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