模型简介
这是一个专门用于文本排序任务的轻量级模型，基于Qwen2.5架构开发，能够有效评估和排序文档相关性
模型特点
轻量级设计
仅0.5亿参数规模，适合资源有限环境部署
高效排序能力
专门优化用于文档相关性排序任务
多量化版本
提供从Q2_K到Q8_0多种量化级别选择
模型能力
文档相关性评分
信息检索结果排序
文本匹配评估
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排序
提升搜索结果的相关性和用户体验
问答系统文档筛选
从候选文档中筛选最相关的回答
提高问答系统的准确率
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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