Qwen.qwen3 Reranker 4B GGUF
模型简介
基于Qwen3-Reranker-4B的量化模型，主要用于文本重排序任务，通过量化技术减少模型大小和计算资源需求
模型特点
量化技术
通过量化减少模型大小和计算资源需求，提高推理效率
高效重排序
专为文本重排序任务优化，提供高质量的排序结果
模型能力
文本重排序
高效推理
使用案例
信息检索
搜索结果重排序
对搜索引擎返回的结果进行重新排序，提高结果相关性
推荐系统
推荐项目排序
对推荐系统生成的候选项目进行优化排序
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 支持多种语言
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 英语
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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