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Jbaron34 Qwen2.5 0.5b Bebop Reranker New Small Gguf

由 RichardErkhov 开发
基于Qwen2.5架构的0.5B参数规模的文本排序模型,适用于重排序任务。
下载量 2,454
发布时间 : 3/13/2025

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
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