模型简介
该模型通过对上下文和问题对进行分类和重排，优化信息检索和问答系统的相关性排序。
模型特点
轻量级量化
提供多种量化版本，最小仅0.4GB，适合资源受限环境
上下文-问题对处理
专门优化用于分析上下文与问题对的相关性
多量化选项
提供从Q2_K到Q8_0共21种不同量化级别的模型选择
模型能力
文本相关性评分
问答对排序
上下文理解
信息检索优化
使用案例
问答系统
FAQ排序
对候选答案进行相关性排序，提升问答系统准确率
推断可提高答案选择准确率
信息检索
文档段落排序
根据查询问题对检索到的文档段落进行重排
推断可提高检索结果相关性
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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