模型简介
这是一个基于Qwen2.5-0.5B-Instruct模型微调的文本排序器，主要用于评估和排序文本相关性。模型经过量化处理，提供多种量化版本以适应不同硬件需求。
模型特点
多种量化版本
提供从Q2_K到Q8_0共20种不同量化级别的模型，适应不同硬件和性能需求
高效微调
基于Qwen2.5-0.5B-Instruct模型进行微调，在reranker_continuous_filt_train数据集上取得良好效果
轻量级
最小量化版本仅0.39GB，适合资源受限环境部署
模型能力
文本相关性评估
信息检索排序
文档相关性评分
使用案例
信息检索
搜索引擎结果排序
对搜索引擎返回的结果进行相关性重排序
问答系统
评估候选答案与问题的相关性
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