TCT-ColBERT-V2是基于紧密耦合教师机制与批内负样本知识蒸馏的密集检索模型，用于高效文本检索。
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型通过知识蒸馏技术优化了密集检索性能，结合紧密耦合教师机制和批内负样本策略，显著提升了检索效率和准确性。
模型特点
紧密耦合教师机制
通过教师模型与学生模型的紧密耦合，实现更高效的知识蒸馏。
批内负样本策略
利用批内负样本优化训练过程，提升模型对负样本的区分能力。
高效检索
在保持高检索准确率的同时，显著提升了检索效率。
模型能力
文本检索
语义匹配
知识蒸馏
使用案例
信息检索
文档检索
在大规模文档库中快速检索相关文档。
高准确率和召回率
问答系统
用于问答系统中的候选答案检索。
提升问答系统的响应速度和准确性
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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
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对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
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6
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问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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