G
Granite Embedding 30m English
由 ibm-granite 开发
IBM Granite Embedding 30M English 是一个基于 transformer 架构的英文文本嵌入模型,由 IBM 开发并发布。
下载量 78.53k
发布时间 : 12/4/2024
模型介绍
内容详情
替代品
模型简介
该模型主要用于生成高质量的英文文本嵌入,适用于多种自然语言处理任务,如文本分类、信息检索等。
模型特点
高质量文本嵌入
能够生成高质量的英文文本嵌入,适用于多种下游任务。
多任务支持
在多种自然语言处理任务上表现良好,包括文本分类和信息检索。
轻量级
模型参数规模为30M,相对轻量,适合资源有限的环境。
模型能力
文本嵌入生成
文本分类
信息检索
使用案例
电子商务
亚马逊评论分类
用于对亚马逊商品评论进行分类,识别正面和负面评价。
在MTEB AmazonPolarityClassification数据集上准确率为62.98%。
信息检索
应用检索
用于检索相关应用,提升搜索结果的相关性。
在MTEB AppsRetrieval数据集上NDCG@10为6.20。
语言:
- 英文 许可证: apache-2.0 库名称: sentence-transformers 标签:
- 语言
- granite
- 嵌入
- mteb
- transformers 模型索引:
- 名称: ibm-granite/granite-embedding-30m-english
结果:
- 数据集:
配置: en-ext
名称: MTEB AmazonCounterfactualClassification (en-ext)
版本: e8379541af4e31359cca9fbcf4b00f2671dba205
分割: 测试
类型: mteb/amazon_counterfactual
指标:
- 类型: 准确率 值: 62.856100000000005
- 类型: f1 值: 51.5046
- 类型: 加权f1 值: 69.9775
- 类型: ap 值: 15.4995
- 类型: 加权ap 值: 15.4995
- 类型: 主要分数 值: 62.856100000000005 任务: 类型: 分类
- 数据集:
配置: en
名称: MTEB AmazonCounterfactualClassification (en)
版本: e8379541af4e31359cca9fbcf4b00f2671dba205
分割: 测试
类型: mteb/amazon_counterfactual
指标:
- 类型: 准确率 值: 60.925399999999996
- 类型: f1 值: 55.0092
- 类型: 加权f1 值: 64.8014
- 类型: ap 值: 25.0517
- 类型: 加权ap 值: 25.0517
- 类型: 主要分数 值: 60.925399999999996 任务: 类型: 分类
- 数据集:
配置: 默认
名称: MTEB AmazonPolarityClassification (默认)
版本: e2d317d38cd51312af73b3d32a06d1a08b442046
分割: 测试
类型: mteb/amazon_polarity
指标:
- 类型: 准确率 值: 62.983599999999996
- 类型: f1 值: 62.553599999999996
- 类型: 加权f1 值: 62.553599999999996
- 类型: ap 值: 58.3423
- 类型: 加权ap 值: 58.3423
- 类型: 主要分数 值: 62.983599999999996 任务: 类型: 分类
- 数据集:
配置: en
名称: MTEB AmazonReviewsClassification (en)
版本: 1399c76144fd37290681b995c656ef9b2e06e26d
分割: 测试
类型: mteb/amazon_reviews_multi
指标:
- 类型: 准确率 值: 32.178000000000004
- 类型: f1 值: 31.5201
- 类型: 加权f1 值: 31.5201
- 类型: 主要分数 值: 32.178000000000004 任务: 类型: 分类
- 数据集:
配置: 默认
名称: MTEB AppsRetrieval (默认)
版本: f22508f96b7a36c2415181ed8bb76f76e04ae2d5
分割: 测试
类型: CoIR-Retrieval/apps
指标:
- 类型: ndcg_at_1 值: 3.5060000000000002
- 类型: ndcg_at_3 值: 4.789000000000001
- 类型: ndcg_at_5 值: 5.314
- 类型: ndcg_at_10 值: 6.203
- 类型: ndcg_at_20 值: 6.801
- 类型: ndcg_at_100 值: 8.588
- 类型: ndcg_at_1000 值: 12.418999999999999
- 类型: map_at_1 值: 3.5060000000000002
- 类型: map_at_3 值: 4.471
- 类型: map_at_5 值: 4.7620000000000005
- 类型: map_at_10 值: 5.117
- 类型: map_at_20 值: 5.281000000000001
- 类型: map_at_100 值: 5.501
- 类型: map_at_1000 值: 5.611
- 类型: recall_at_1 值: 3.5060000000000002
- 类型: recall_at_3 值: 5.71
- 类型: recall_at_5 值: 6.984999999999999
- 类型: recall_at_10 值: 9.801
- 类型: recall_at_20 值: 12.165
- 类型: recall_at_100 值: 22.205
- 类型: recall_at_1000 值: 54.396
- 类型: precision_at_1 值: 3.5060000000000002
- 类型: precision_at_3 值: 1.9029999999999998
- 类型: precision_at_5 值: 1.397
- 类型: precision_at_10 值: 0.98
- 类型: precision_at_20 值: 0.608
- 类型: precision_at_100 值: 0.22200000000000003
- 类型: precision_at_1000 值: 0.054
- 类型: mrr_at_1 值: 3.5060000000000002
- 类型: mrr_at_3 值: 4.471
- 类型: mrr_at_5 值: 4.7618
- 类型: mrr_at_10 值: 5.1166
- 类型: mrr_at_20 值: 5.2806
- 类型: mrr_at_100 值: 5.5014
- 类型: mrr_at_1000 值: 5.6113
- 类型: nauc_ndcg_at_1_max 值: 32.8089
- 类型: nauc_ndcg_at_1_std 值: 13.0518
- 类型: nauc_ndcg_at_1_diff1 值: 44.3602
- 类型: nauc_ndcg_at_3_max 值: 28.5037
- 类型: nauc_ndcg_at_3_std 值: 12.1308
- 类型: nauc_ndcg_at_3_diff1 值: 33.0191
- 类型: nauc_ndcg_at_5_max 值: 25.970100000000002
- 类型: nauc_ndcg_at_5_std 值: 12.089500000000001
- 类型: nauc_ndcg_at_5_diff1 值: 30.098200000000002
- 类型: nauc_ndcg_at_10_max 值: 23.9177
- 类型: nauc_ndcg_at_10_std 值: 12.1279
- 类型: nauc_ndcg_at_10_diff1 值: 26.3951
- 类型: nauc_ndcg_at_20_max 值: 22.2086
- 类型: nauc_ndcg_at_20_std 值: 11.355
- 类型: nauc_ndcg_at_20_diff1 值: 24.9668
- 类型: nauc_ndcg_at_100_max 值: 20.1961
- 类型: nauc_ndcg_at_100_std 值: 11.368300000000001
- 类型: nauc_ndcg_at_100_diff1 值: 21.654200000000003
- 类型: nauc_ndcg_at_1000_max 值: 19.7802
- 类型: nauc_ndcg_at_1000_std 值: 11.9399
- 类型: nauc_ndcg_at_1000_diff1 值: 19.8429
- 类型: nauc_map_at_1_max 值: 32.8089
- 类型: nauc_map_at_1_std 值: 13.0518
- 类型: nauc_map_at_1_diff1 值: 44.3602
- 类型: nauc_map_at_3_max 值: 29.285600000000002
- 类型: nauc_map_at_3_std 值: 12.4277
- 类型: nauc_map_at_3_diff1 值: 35.2678
- 类型: nauc_map_at_5_max 值: 27.6754
- 类型: nauc_map_at_5_std 值: 12.4042
- 类型: nauc_map_at_5_diff1 值: 33.330799999999996
- 类型: nauc_map_at_10_max 值: 26.571299999999997
- 类型: nauc_map_at_10_std 值: 12.439400000000001
- 类型: nauc_map_at_10_diff1 值: 31.275399999999998
- 类型: nauc_map_at_20_max 值: 25.8795
- 类型: nauc_map_at_20_std 值: 12.1596
- 类型: nauc_map_at_20_diff1 值: 30.6354
- 类型: nauc_map_at_100_max 值: 25.3369
- 类型: nauc_map_at_100_std 值: 12.0245
- 类型: nauc_map_at_100_diff1 值: 29.8703
- 类型: nauc_map_at_1000_max 值: 25.239800000000002
- 类型: nauc_map_at_1000_std 值: 12.0242
- 类型: nauc_map_at_1000_diff1 值: 29.7235
- 类型: nauc_recall_at_1_max 值: 32.8089
- 类型: nauc_recall_at_1_std 值: 13.0518
- 类型: nauc_recall_at_1_diff1 值: 44.3602
- 类型: nauc_recall_at_3_max 值: 26.747700000000002
- 类型: nauc_recall_at_3_std 值: 11.4203
- 类型: nauc_recall_at_3_diff1 值: 27.9047
- 类型: nauc_recall_at_5_max 值: 22.3707
- 类型: nauc_recall_at_5_std 值: 11.4164
- 类型: nauc_recall_at_5_diff1 值: 23.4182
- 类型: nauc_recall_at_10_max 值: 19.2758
- 类型: nauc_recall_at_10_std 值: 11.578800000000001
- 类型: nauc_recall_at_10_diff1 值: 18.030099999999997
- 类型: nauc_recall_at_20_max 值: 16.1643
- 类型: nauc_recall_at_20_std 值: 9.9037
- 类型: nauc_recall_at_20_diff1 值: 16.0833
- 类型: nauc_recall_at_100_max 值: 13.644700000000002
- 类型: nauc_recall_at_100_std 值: 10.986799999999999
- 类型: nauc_recall_at_100_diff1 值: 11.0515
- 类型: nauc_recall_at_1000_max 值: 13.9712
- 类型: nauc_recall_at_1000_std 值: 13.4048
- 类型: nauc_recall_at_1000_diff1 值: 6.569500000000001
- 类型: nauc_precision_at_1_max 值: 32.8089
- 类型: nauc_precision_at_1_std 值: 13.0518
- 类型: nauc_precision_at_1_diff1 值: 44.3602
- 类型: nauc_precision_at_3_max 值: 26.747700000000002
- 类型: nauc_precision_at_3_std 值: 11.4203
- 类型: nauc_precision_at_3_diff1 值: 27.9047
- 类型: nauc_precision_at_5_max 值: 22.3707
- 类型: nauc_precision_at_5_std 值: 11.4164
- 类型: nauc_precision_at_5_diff1 值: 23.4182
- 类型: nauc_precision_at_10_max 值: 19.2758
- 类型: nauc_precision_at_10_std 值: 11.578800000000001
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- 类型: nauc_precision_at_1000_diff1 值: 6.569500000000001
- 类型: nauc_mrr_at_1_max 值: 32.8089
- 类型: nauc_mrr_at_1_std 值: 13.0518
- 类型: nauc_mrr_at_1_diff1 值: 44.3602
- 类型: nauc_mrr_at_3_max 值: 29.285600000000002
- 类型: nauc_mrr_at_3_std 值: 12.4277
- 类型: nauc_mrr_at_3_diff1 值: 35.2678
- 类型: nauc_mrr_at_5_max 值: 27.6754
- 类型: nauc_mrr_at_5_std 值: 12.4042
- 类型: nauc_mrr_at_5_diff1 值: 33.330799999999996
- 类型: nauc_mrr_at_10_max 值: 26.571299999999997
- 类型: nauc_mrr_at_10_std 值: 12.439400000000001
- 类型: nauc_mrr_at_10_diff1 值: 31.275399999999998
- 类型: nauc_mrr_at_20_max 值: 25.8795
- 类型: nauc_mrr_at_20_std 值: 12.1596
- 类型: nauc_mrr_at_20_diff1 值: 30.6354
- 类型: nauc_mrr_at_100_max 值: 25.337
- 类型: nauc_mrr_at_100_std 值: 12.0245
- 类型: nauc_mrr_at_100_diff1 值: 29.870400000000004
- 类型: nauc
- 数据集:
配置: en-ext
名称: MTEB AmazonCounterfactualClassification (en-ext)
版本: e8379541af4e31359cca9fbcf4b00f2671dba205
分割: 测试
类型: mteb/amazon_counterfactual
指标:
Jina Embeddings V3
Jina Embeddings V3 是一个多语言句子嵌入模型,支持超过100种语言,专注于句子相似度和特征提取任务。
文本嵌入
Transformers

支持多种语言
J
jinaai
3.7M
911
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
Opensearch Neural Sparse Encoding Doc V2 Distill
Apache-2.0
基于蒸馏技术的稀疏检索模型,专为OpenSearch优化,支持免推理文档编码,在搜索相关性和效率上优于V1版本
文本嵌入
Transformers

英语
O
opensearch-project
1.8M
7
Sapbert From PubMedBERT Fulltext
Apache-2.0
基于PubMedBERT的生物医学实体表征模型,通过自对齐预训练优化语义关系捕捉
文本嵌入
英语
S
cambridgeltl
1.7M
49
Gte Large
MIT
GTE-Large 是一个强大的句子转换器模型,专注于句子相似度和文本嵌入任务,在多个基准测试中表现出色。
文本嵌入
英语
G
thenlper
1.5M
278
Gte Base En V1.5
Apache-2.0
GTE-base-en-v1.5 是一个英文句子转换器模型,专注于句子相似度任务,在多个文本嵌入基准测试中表现优异。
文本嵌入
Transformers

支持多种语言
G
Alibaba-NLP
1.5M
63
Gte Multilingual Base
Apache-2.0
GTE Multilingual Base 是一个多语言的句子嵌入模型,支持超过50种语言,适用于句子相似度计算等任务。
文本嵌入
Transformers

支持多种语言
G
Alibaba-NLP
1.2M
246
Polybert
polyBERT是一个化学语言模型,旨在实现完全由机器驱动的超快聚合物信息学。
文本嵌入
Transformers

P
kuelumbus
1.0M
5
Bert Base Turkish Cased Mean Nli Stsb Tr
Apache-2.0
基于土耳其语BERT的句子嵌入模型,专为语义相似度任务优化
文本嵌入
Transformers

其他
B
emrecan
1.0M
40
GIST Small Embedding V0
MIT
基于BAAI/bge-small-en-v1.5模型微调的文本嵌入模型,通过MEDI数据集与MTEB分类任务数据集训练,优化了检索任务的查询编码能力。
文本嵌入
Safetensors
英语
G
avsolatorio
945.68k
29
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
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
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
AIbase是一个专注于MCP服务的平台,为AI开发者提供高质量的模型上下文协议服务,助力AI应用开发。
简体中文