Llm2vec Sheared LLaMA Mntp Supervised
模型概述
該模型主要用於處理句子相似度相關任務,包括文本嵌入、信息檢索、文本分類等,在多個數據集和任務中展現了良好的性能。
模型特點
多任務支持
支持多種自然語言處理任務,包括文本嵌入、信息檢索、文本分類等。
高性能
在多個數據集和任務中展現了良好的性能,特別是在分類和檢索任務中表現優異。
監督學習
採用監督學習方法訓練,優化了模型在特定任務上的表現。
模型能力
文本嵌入
信息檢索
文本分類
文本聚類
文本語義相似度
文本評估
文本重排序
特徵提取
使用案例
信息檢索
問答系統
用於構建高效的問答系統,提升檢索相關答案的能力。
在 MTEB CQADupstack 系列任務中表現良好。
文檔檢索
用於大規模文檔檢索,快速找到相關文檔。
在 MTEB ArguAna 任務中 MAP@10 達到 41.919。
文本分類
情感分析
用於分析文本的情感傾向,如正面或負面評價。
在 MTEB AmazonPolarityClassification 任務中準確率達到 82.0527。
主題分類
用於將文本分類到預定義的主題類別中。
在 MTEB AmazonReviewsClassification 任務中準確率達到 40.806。
文本聚類
學術論文聚類
用於將學術論文按主題進行聚類。
在 MTEB ArxivClusteringP2P 任務中 V-measure 達到 43.472。
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