Llm2vec Meta Llama 3 8B Instruct Mntp Supervised
模型概述
該模型主要用於自然語言處理任務,如分類、檢索、聚類、重排序和語義文本相似度(STS)等。
模型特點
多任務支持
支持多種自然語言處理任務,包括分類、檢索、聚類、重排序和語義文本相似度(STS)等。
高性能
在多個評估任務中表現出色,如分類任務中的高準確率和F1值,檢索任務中的高MAP和MRR值。
易於集成
採用MIT許可證,便於研究和開發中的集成和使用。
模型能力
文本嵌入
信息檢索
文本分類
聚類分析
語義文本相似度計算
使用案例
電子商務
產品評論分類
用於對亞馬遜產品評論進行分類,識別正面和負面評價。
準確率:86.06680000000001,F1值:86.00558036874241
反事實分類
用於識別亞馬遜產品評論中的反事實陳述。
準確率:79.94029850746269,F1值:74.30328994013465
金融
銀行客服問題分類
用於對銀行客服問題進行自動分類。
準確率:88.0487012987013,F1值:88.00953788281542
學術研究
論文聚類
用於對學術論文進行聚類分析。
V-measure:44.27081216556421(P2P),46.8490872532913(S2S)
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