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Tct Colbert V2 Msmarco

由 castorini 开发
TCT-ColBERT-V2是基于知识蒸馏的稠密检索模型,通过紧密耦合教师机制和批量负例优化训练,提升了检索效率和质量。
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发布时间 : 3/2/2022

模型简介

该模型是ColBERT模型的变体,专注于稠密检索任务,通过知识蒸馏技术优化了检索性能,适用于大规模文档检索场景。

模型特点

知识蒸馏
通过紧密耦合教师机制和批量负例优化训练,提升了模型的检索性能。
高效检索
采用稠密检索技术,显著提高了大规模文档检索的效率。
批量负例优化
在训练过程中使用批量负例,增强了模型的区分能力。

模型能力

文档检索
稠密向量表示
大规模文本处理

使用案例

信息检索
学术文献检索
用于快速检索相关学术文献,提高研究效率。
在多个基准数据集上表现出色,检索准确率高。
商业文档检索
适用于企业内部文档的高效检索和管理。
显著提升文档检索速度和准确性。
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