基于sentence-transformers的交叉编码器模型，用于句子相似度计算，特别适用于语义搜索任务。
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型是一个交叉编码器，主要用于计算句子之间的相似度。作为演示模型应用于语义搜索的NLP课程中，具体用于讲解使用BERT进行领域内数据增强的章节。
模型特点
数据增强优化
通过领域内数据增强技术优化模型性能
语义搜索优化
特别针对语义搜索任务进行了优化
交叉编码架构
采用交叉编码器架构，能够更精确地计算句子相似度
模型能力
句子相似度计算
语义搜索
文本匹配
使用案例
信息检索
语义搜索
用于构建语义搜索引擎，理解查询的深层含义
相比传统关键词搜索，能提供更相关的结果
教育
NLP教学演示
用于演示数据增强技术在NLP中的应用
帮助学生理解BERT模型和数据增强技术
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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
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
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
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