这是一个基于cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L6-v2微调的交叉编码器模型，主要用于文本重排序和语义搜索任务。

这是一个基于交叉编码器的气候科学文本重排序模型，专门用于气候科学领域的语义搜索和文本相关性排序。

一款革命性的开源模型，能以卓越的效率和准确性对阿拉伯语长文本进行重排序。

基于DeepPavlov/rubert-base-cased预训练模型并通过MS-MARCO俄语段落排序数据集微调的sentence-transformers模型，用于俄语信息检索任务。

基于Bloomz-560m构建的双语重排序模型，用于衡量查询与上下文的语义相关性，支持法语和英语

基于Bloomz-3b构建的跨语言重排序模型，用于衡量查询与上下文之间的语义相关性，支持法语和英语。

基于BAAI/bge-reranker-large针对韩语数据进行微调的Reranker模型，用于提升韩语检索增强生成(RAG)性能

该模型使用SentenceTransformers的Cross-Encoder类进行训练，用于预测两个句子语义相似度的分数。