%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
Ms Marco MiniLM L12 V2
Apache-2.0
基于MS Marco段落排序任务训练的交叉编码器模型，用于信息检索中的相关性排序。
文本嵌入 英语
M
cross-encoder
469.35k
71
Ms Marco MiniLM L4 V2
Apache-2.0
基于MS Marco段落排序任务训练的交叉编码器模型，用于信息检索中的查询与段落相关性评分
文本嵌入 英语
M
cross-encoder
234.18k
10
Ms Marco Electra Base
Apache-2.0
基于ELECTRA-base架构训练的交叉编码器，专为MS Marco段落排序任务优化，用于信息检索中的查询-段落相关性评分。
文本嵌入
Transformers 英语
Transformers 英语M
cross-encoder
118.93k
5
Ms Marco MiniLM L6 V2
Apache-2.0
基于MS Marco段落排序任务训练的交叉编码器模型，用于信息检索中的查询-段落相关性评分
文本嵌入 英语
M
cross-encoder
2.5M
86
Ms Marco TinyBERT L2
Apache-2.0
基于MS Marco段落排序任务训练的轻量级交叉编码器，用于信息检索中的查询-段落相关性评分
文本嵌入 英语
M
cross-encoder
71.76k
18
Ms Marco TinyBERT L2 V2
Apache-2.0
基于MS Marco段落排序任务训练的轻量级交叉编码器，用于信息检索中的查询-段落相关性评分
文本嵌入 英语
M
cross-encoder
247.59k
25
Ms Marco TinyBERT L6
Apache-2.0
基于MS Marco段落排序任务训练的交叉编码器模型，适用于信息检索场景中的查询-段落相关性评分。
文本嵌入 英语
M
cross-encoder
6,963
1
Ms Marco TinyBERT L4
Apache-2.0
基于TinyBERT架构优化的信息检索模型，专为MS Marco段落排序任务训练
文本嵌入 英语
M
cross-encoder
380
1
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