Slide Bge Reranker V2 M3 GGUF
這是Menghuan1918/slide-bge-reranker-v2-m3模型的靜態量化版本,主要用於英文文本重排序任務。
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發布時間 : 2/5/2025
模型概述
該模型是基於BGE架構的文本重排序模型,經過GGUF格式量化處理,適用於高效的推理部署。
模型特點
多種量化版本
提供了從Q2_K到f16的多種量化版本,滿足不同場景下的性能和精度需求。
高效推理
經過量化處理後,模型體積大幅減小,推理速度提升,適合資源受限環境。
推薦量化版本
Q4_K_S和Q4_K_M版本被標記為'快速,推薦',適合大多數應用場景。
模型能力
文本重排序
高效推理
使用案例
信息檢索
搜索結果重排序
對搜索引擎返回的結果進行重新排序,提高相關文檔的排名。
提升搜索結果的相關性和準確性
推薦系統
推薦內容排序
對推薦系統生成的內容列表進行優化排序。
提高推薦內容的點擊率和用戶滿意度
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

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

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