模型简介
该模型是基于Gemma 2B架构的文本排序模型，主要用于对文本进行相关性排序和重排序任务。模型提供了从Q2_K到Q8_0共21种不同量化版本，适合在不同计算资源环境下使用。
模型特点
多种量化版本
提供从Q2_K(1.15GB)到Q8_0(2.59GB)共21种不同量化版本，满足不同硬件环境需求
高效文本排序
专门优化的文本排序模型，能够有效评估文本相关性并进行重排序
基于Gemma架构
采用Google的Gemma 2B架构，具有较好的性能和效率平衡
模型能力
文本相关性评估
搜索结果重排序
文档相关性排序
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
提高搜索结果的相关性和用户体验
文档检索系统
在文档库中检索并排序最相关文档
提升文档检索的准确率
推荐系统
内容推荐排序
对推荐系统生成的内容候选集进行最终排序
提高推荐内容的相关性和点击率
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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