M
Minilm L6 H384 Italian Cross Encoder
由 osiria 开发
基于MiniLMv2架构的意大利语文本排序模型，通过修改嵌入层针对意大利语优化
Safetensors 下载量 328
发布时间 : 10/11/2023
模型简介
这是一个针对意大利语的交叉编码模型，基于MiniLMv2架构开发，主要用于文本排序任务。模型通过特殊方法优化了意大利语嵌入层，适用于意大利语文本处理。
模型特点
意大利语优化
通过修改嵌入层，在维基百科数据集上计算文档级词频，专门针对意大利语进行了优化
高效架构
基于MiniLMv2架构，模型体积小(约90MB)但性能优异
交叉编码
采用交叉编码方式，适合处理文本排序任务
模型能力
意大利语文本处理
文本相似度计算
文本排序
使用案例
信息检索
搜索引擎结果排序
对搜索引擎返回的意大利语结果进行相关性排序
问答系统
答案排序
在意大利语问答系统中对候选答案进行相关性排序
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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