Jbaron34 Qwen2.5 0.5b Bebop Reranker New Small Gguf
模型简介
该模型是一个基于Qwen2.5架构的小型文本排序模型,主要用于对文本进行重排序,提升搜索结果的相关性。
模型特点
高效量化
提供多种量化版本,从Q2_K到Q8_0,适应不同硬件需求。
轻量级
仅0.5B参数规模,适合资源有限的环境部署。
重排序优化
专门针对文本重排序任务进行优化,提升搜索结果质量。
模型能力
文本重排序
相关性评分
搜索结果优化
使用案例
信息检索
搜索引擎结果重排序
对搜索引擎返回的初步结果进行重新排序,提升最相关结果的排名。
提高搜索结果的相关性和用户满意度
推荐系统
推荐内容排序
对推荐系统生成的内容列表进行优化排序。
提升推荐内容的点击率和用户参与度
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers 支持多种语言

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型,专为边缘设备推理设计,体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统
Transformers 英语

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型,适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统 中文
R
uer
2,694
98