这是Menghuan1918/slide-bge-reranker-v2-m3模型的静态量化版本,主要用于英文文本重排序任务。
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发布时间 : 2/5/2025
模型简介
该模型是基于BGE架构的文本重排序模型,经过GGUF格式量化处理,适用于高效的推理部署。
模型特点
多种量化版本
提供了从Q2_K到f16的多种量化版本,满足不同场景下的性能和精度需求。
高效推理
经过量化处理后,模型体积大幅减小,推理速度提升,适合资源受限环境。
推荐量化版本
Q4_K_S和Q4_K_M版本被标记为'快速,推荐',适合大多数应用场景。
模型能力
文本重排序
高效推理
使用案例
信息检索
搜索结果重排序
对搜索引擎返回的结果进行重新排序,提高相关文档的排名。
提升搜索结果的相关性和准确性
推荐系统
推荐内容排序
对推荐系统生成的内容列表进行优化排序。
提高推荐内容的点击率和用户满意度
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。
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