模型简介
该模型是一个小型语言模型，专门设计用于文本排序任务，能够有效地对搜索结果或文档进行重新排序以提高相关性。
模型特点
轻量级设计
仅135M参数的小型模型，适合资源有限的环境
高效排序
专门优化用于文本排序任务，能有效提升搜索结果相关性
多量化版本
提供从Q2_K到Q8_0等多种量化版本，适应不同硬件需求
模型能力
文本相关性排序
搜索结果重排
文档相关性评估
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重新排序以提高相关性
提升搜索结果的质量和用户体验
文档检索系统
在企业知识库或文档系统中优化检索结果的排序
帮助用户更快找到最相关的文档
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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