jbaron34_-_Qwen2.5-0.5b-bebop-reranker-gguf開源文本排序模型

Jbaron34 Qwen2.5 0.5b Bebop Reranker Gguf

由RichardErkhov開發

基於Qwen2.5架構的0.5B參數文本排序模型，使用Unsloth和TRL庫高效訓練

下載量 2,119

發布時間 : 3/13/2025

模型概述

這是一個基於Qwen2.5架構的文本排序模型，專門用於重新排序文本結果，提升相關性排序效果。

高效訓練

使用Unsloth和Huggingface的TRL庫訓練，速度提升2倍

多種量化版本

提供從Q2_K到Q8_0共22種不同量化級別的GGUF格式模型

輕量級

0.5B參數規模，適合資源有限的環境部署

文本相關性排序

搜索結果重排

文本相關性評分

信息檢索

搜索引擎結果排序

對搜索引擎返回的結果進行重新排序，提升相關性

推薦系統排序

對推薦系統生成的候選內容進行相關性重排

屬性	詳情
模型類型	Qwen2.5-0.5b-bebop-reranker - GGUF
模型創建者	jbaron34
原始模型	Qwen2.5-0.5b-bebop-reranker
基礎模型	unsloth/qwen2.5-0.5b-bnb-4bit
標籤	text-generation-inference、transformers、unsloth、qwen2、trl
許可證	apache-2.0
語言	en

名稱	量化方法	大小
Qwen2.5-0.5b-bebop-reranker.Q2_K.gguf	Q2_K	0.32GB
Qwen2.5-0.5b-bebop-reranker.IQ3_XS.gguf	IQ3_XS	0.32GB
Qwen2.5-0.5b-bebop-reranker.IQ3_S.gguf	IQ3_S	0.32GB
Qwen2.5-0.5b-bebop-reranker.Q3_K_S.gguf	Q3_K_S	0.32GB
Qwen2.5-0.5b-bebop-reranker.IQ3_M.gguf	IQ3_M	0.32GB
Qwen2.5-0.5b-bebop-reranker.Q3_K.gguf	Q3_K	0.33GB
Qwen2.5-0.5b-bebop-reranker.Q3_K_M.gguf	Q3_K_M	0.33GB
Qwen2.5-0.5b-bebop-reranker.Q3_K_L.gguf	Q3_K_L	0.34GB
Qwen2.5-0.5b-bebop-reranker.IQ4_XS.gguf	IQ4_XS	0.33GB
Qwen2.5-0.5b-bebop-reranker.Q4_0.gguf	Q4_0	0.33GB
Qwen2.5-0.5b-bebop-reranker.IQ4_NL.gguf	IQ4_NL	0.33GB
Qwen2.5-0.5b-bebop-reranker.Q4_K_S.gguf	Q4_K_S	0.36GB
Qwen2.5-0.5b-bebop-reranker.Q4_K.gguf	Q4_K	0.37GB
Qwen2.5-0.5b-bebop-reranker.Q4_K_M.gguf	Q4_K_M	0.37GB
Qwen2.5-0.5b-bebop-reranker.Q4_1.gguf	Q4_1	0.35GB
Qwen2.5-0.5b-bebop-reranker.Q5_0.gguf	Q5_0	0.37GB
Qwen2.5-0.5b-bebop-reranker.Q5_K_S.gguf	Q5_K_S	0.38GB
Qwen2.5-0.5b-bebop-reranker.Q5_K.gguf	Q5_K	0.39GB
Qwen2.5-0.5b-bebop-reranker.Q5_K_M.gguf	Q5_K_M	0.39GB
Qwen2.5-0.5b-bebop-reranker.Q5_1.gguf	Q5_1	0.39GB
Qwen2.5-0.5b-bebop-reranker.Q6_K.gguf	Q6_K	0.47GB
Qwen2.5-0.5b-bebop-reranker.Q8_0.gguf	Q8_0	0.49GB