Dense Encoder Distilbert Frozen Emb
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Dense Encoder Distilbert Frozen Emb
由 vocab-transformers 开发
基于DistilBERT架构的密集检索模型，在MS MARCO数据集上训练，词嵌入层保持冻结状态
下载量 26
发布时间 : 4/5/2022
模型简介
该模型是DistilBERT的变体，专门针对信息检索任务优化，采用MarginMSE损失函数训练，适用于文档和查询的密集向量表示生成
模型特点
冻结词嵌入训练
训练过程中保持预训练的词嵌入层参数不变，可能提高模型稳定性
MarginMSE优化
采用MarginMSE损失函数进行训练，专门优化检索任务的排序性能
轻量级架构
基于DistilBERT架构，比原始BERT模型更小更快，同时保持较好性能
模型能力
文本向量表示
语义相似度计算
信息检索
文档排序
使用案例
搜索引擎
网页搜索结果排序
为搜索引擎生成查询和文档的密集向量表示，用于相关性排序
在TREC-DL等标准检索评测中表现良好
问答系统
答案段落检索
从大量文档中快速检索与问题相关的段落
在FiQA等金融问答数据集上表现稳定
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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
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