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Rankmistral100
模型简介
该模型通过多轮滑动窗口方法生成完整排序列表作为标签，并采用重要性感知训练损失进行优化，旨在提升长上下文大语言模型的排序性能。
模型特点
完整排序能力
一次性对100个段落进行重排序，无需滑动窗口策略。
多轮滑动窗口方法
通过多轮滑动窗口生成完整排序列表作为训练标签。
重要性感知训练损失
设计特殊的训练损失函数以优化排序性能。
模型能力
段落重排序
长上下文处理
文本相关性评估
使用案例
信息检索
搜索引擎结果排序
对搜索引擎返回的多个段落进行相关性排序。
在BEIR基准测试中表现优异。
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
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
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