模型简介
该模型主要用于文本排序任务，能够根据查询与文档的相关性进行排序，适用于搜索引擎和信息检索系统。
模型特点
轻量级
模型参数规模较小（0.5B），适合资源有限的环境部署。
高效排序
专门优化用于文本排序任务，能快速评估查询与文档的相关性。
多语言支持
可能支持多种语言的文本排序（基于推断）。
模型能力
文本相关性评估
文档排序
信息检索
使用案例
搜索引擎
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和用户体验
信息检索系统
文档检索
从大量文档中检索最相关的文档
提高检索效率和准确性
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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