模型简介
该模型主要用于文本排序任务，能够根据相关性对文本进行重新排序。
模型特点
多种量化版本
提供从Q2_K到Q8_0等多种量化版本，适应不同硬件需求
轻量级
模型大小从0.39GB到0.63GB不等，适合资源有限的环境
模型能力
文本相关性评分
文本重新排序
使用案例
信息检索
搜索结果排序
对搜索引擎返回的结果进行相关性排序
提高搜索结果的相关性
推荐系统
内容推荐排序
对推荐内容进行相关性排序
提高推荐内容的相关性
Safetensors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
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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