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Monot5 Large Msmarco 10k
模型简介
该模型是针对信息检索任务优化的重排序器，通过微调T5-large模型实现，特别擅长在零样本场景下对非MS MARCO数据集进行文档重排序
模型特点
卓越的零样本性能
在非MS MARCO数据集上表现出色，优于同类monot5-large-msmarco模型
高效微调
仅需10,000步训练（1个训练周期）即可获得优质重排序效果
基于T5架构
利用强大的T5-large预训练模型作为基础，具备优秀的序列到序列处理能力
模型能力
文档相关性重排序
零样本迁移学习
信息检索优化
使用案例
信息检索
搜索引擎结果优化
对搜索引擎返回的初步结果进行相关性重排序
提升搜索结果的相关性和质量
学术文献检索
在学术数据库中优化文献检索结果的排序
帮助研究者更快找到最相关文献
问答系统
问答候选答案排序
对问答系统生成的多个候选答案进行质量排序
提升问答系统的准确率和用户体验
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