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Monot5 Base Med Msmarco
模型概述
該模型通過兩階段微調（通用領域+醫學領域）實現跨領域適應性，專門用於提升信息檢索系統中文檔排序的相關性。
模型特點
跨領域適應性
通過通用領域(MS MARCO)和醫學領域(MedMARCO)兩階段微調，兼具通用性和專業領域表現
高效微調
僅需1萬步（MS MARCO）和1千步（MedMARCO）微調即可獲得顯著性能提升
序列到序列架構優勢
利用T5的encoder-decoder結構同時處理查詢和文檔的交互信息
模型能力
文檔相關性評分
檢索結果重新排序
跨領域遷移學習
使用案例
信息檢索系統
搜索引擎結果優化
對初步檢索結果進行相關性重排序
提升Top-k結果的準確率
醫學文獻檢索
在專業醫學數據庫中對檢索結果排序優化
提高臨床相關文獻的排序位置
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言
Transformers 支持多種語言L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型，專為邊緣設備推理設計，體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統 Transformers 英語
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型，適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98