Jbaron34 Qwen2.5 0.5b Bebop Reranker New Small Gguf
模型概述
該模型是一個基於Qwen2.5架構的小型文本排序模型,主要用於對文本進行重排序,提升搜索結果的相關性。
模型特點
高效量化
提供多種量化版本,從Q2_K到Q8_0,適應不同硬件需求。
輕量級
僅0.5B參數規模,適合資源有限的環境部署。
重排序優化
專門針對文本重排序任務進行優化,提升搜索結果質量。
模型能力
文本重排序
相關性評分
搜索結果優化
使用案例
信息檢索
搜索引擎結果重排序
對搜索引擎返回的初步結果進行重新排序,提升最相關結果的排名。
提高搜索結果的相關性和用戶滿意度
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。
提升推薦內容的點擊率和用戶參與度
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