AIbase

问答系统优化
Reranker Gte Multilingual Base Msmarco Bce Ep 2
基于sentence-transformers库在msmarco数据集上训练的交叉编码器模型，用于文本重排序和语义搜索
文本嵌入
支持多种语言
R
skfrost19
28
0
Col1 210M EuroBERT
Apache-2.0
这是一个基于EuroBERT-210m微调的ColBERT模型，专门用于西班牙语和英语的语义文本相似度计算。
文本嵌入
Safetensors
支持多种语言
C
fjmgAI
16
1
Ruri V3 Reranker 310m Preview
Apache-2.0
这是一个日语通用重排序模型的预览版本，基于cl-nagoya/ruri-v3-pt-310m基础模型训练，专门用于日语文本相关性排序任务。
文本嵌入
日语
R
cl-nagoya
79
0
Reranker Msmarco ModernBERT Base Lambdaloss
Apache-2.0
这是一个从ModernBERT-base微调而来的交叉编码器模型，用于计算文本对的分数，适用于文本重排序和语义搜索任务。
文本嵌入
英语
R
tomaarsen
89
4
Reranker Msmarco MiniLM L12 H384 Uncased Lambdaloss
Apache-2.0
这是一个基于MiniLM-L12-H384-uncased微调的交叉编码器模型，用于文本重排序和语义搜索任务。
文本嵌入
英语
R
tomaarsen
1,019
3
Ruri Reranker Stage1 Large
Apache-2.0
Ruri-Reranker是一个基于sentence-transformers的日语文本重排序模型，专门用于优化查询与文档的相关性排序。
文本嵌入
日语
R
cl-nagoya
23
1
EEVE Korean Instruct 10.8B V1.0 Grade Retrieval
Apache-2.0
该模型是基于EEVE-韩语指导-10.8B-v1.0微调的，用于评估RAG（检索增强生成）中针对问题的检索上下文是否正确，并以'是'或'否'回答。
大型语言模型
Transformers
韩语
E
sinjy1203
1,764
2
Phi3 Rag Relevance Judge Merge
一个用于判断参考文本与问题相关性的二元分类模型，专为RAG系统优化
大型语言模型
Transformers
P
grounded-ai
21
1
Bloomz 560m Reranking
Openrail
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
大型语言模型
Transformers
支持多种语言
B
cmarkea
17
1
All MiniLM L6 V2 GGUF
Apache-2.0
all-MiniLM-L6-v2是一个基于MiniLM架构的轻量级句子嵌入模型，适用于英文文本的特征提取和句子相似度计算。
文本嵌入
英语
A
leliuga
598
3
E5 Base Mlqa Finetuned Arabic For Rag
这是一个基于sentence-transformers的模型，能够将句子和段落映射到768维稠密向量空间，适用于聚类或语义搜索等任务。
文本嵌入
E
OmarAlsaabi
92
5
Silver Retriever Base V1.1
银色检索器模型将波兰语句子或段落编码为768维稠密向量空间，可用于文档检索或语义搜索等任务。
文本嵌入
Transformers
其他
S
ipipan
862
9
Sentence Transformers Alephbertgimmel Small
这是一个基于sentence-transformers的希伯来语句子相似度计算模型，可将文本映射到512维向量空间用于语义搜索和聚类任务
文本嵌入
Transformers
其他
S
imvladikon
39
1
Silver Retriever Base V1
Silver Retriever是一个针对波兰语的神经检索模型，专门用于句子相似度和段落检索任务。
文本嵌入
Transformers
其他
S
ipipan
554
11
Vectorizer V1 S En
由Sinequa开发的向量化器，能够根据段落或查询生成嵌入向量，用于句子相似度计算和特征提取。
文本嵌入
Transformers
英语
V
sinequa
304
0
Rubert Tiny Questions Classifier
MIT
这是一个基于ruBert-tiny的俄语问题分类模型，用于区分精确问题和非精确问题。
文本分类
Transformers
其他
R
Den4ikAI
20
3
Paraphrase Multilingual Mpnet Base V2 Embedding All
Apache-2.0
该模型是基于paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2微调的版本，支持英语和德语句子相似度计算，适用于多语言文本嵌入任务。
文本嵌入
Transformers
支持多种语言
P
LLukas22
28
8
Roberta Finetuned City
基于deepset/roberta-base-squad2微调的模型，具体用途未明确说明
大型语言模型
Transformers
R
svo2
19
0
Bert Base Chinese Qa
Gpl-3.0
提供繁体中文的transformers模型及自然语言处理工具
问答系统
Transformers
中文
B
ckiplab
58
7
Distilbert Base Uncased Distilled Squad Int8 Static Inc
Apache-2.0
这是DistilBERT基础未编码模型的INT8量化版本，专为问答任务设计，通过训练后静态量化优化了模型大小和推理速度。
问答系统
Transformers
D
Intel
1,737
4
Bert Large Uncased Finetuned Squadv1
基于BERT-large模型在SQuADv1数据集上微调的问答模型，采用二阶剪枝技术优化
问答系统
Transformers
英语
B
RedHatAI
35
1
Nf Cats
MIT
基于RoBERTa的问答分类模型，用于识别非事实性问题的类别
文本分类
Transformers
英语
N
Lurunchik
245
5
Distilbert Base Cased Distilled Squad Finetuned Squad
Apache-2.0
该模型是基于distilbert-base-cased-distilled-squad微调的版本，适用于问答任务
问答系统
Transformers
D
ms12345
14
0
Deberta Base Finetuned Squad1 Aqa Newsqa
MIT
基于DeBERTa-base模型在SQuAD1、AQA和NewsQA数据集上微调的问答模型
问答系统
Transformers
D
stevemobs
15
0
Deberta Base Combined Squad1 Aqa And Newsqa
MIT
基于DeBERTa-base架构的问答模型，在SQuAD1、AQA和NewsQA数据集上联合微调
问答系统
Transformers
D
stevemobs
15
0
Distilbert Base Uncased Combined Squad Adversarial
Apache-2.0
该模型是基于distilbert-base-uncased在SQuAD对抗数据集上微调的版本，适用于问答任务。
问答系统
Transformers
D
stevemobs
15
0
Roberta Base Use Qa Bg
MIT
这是一个多语言Roberta模型，可用于生成保加利亚语句子的嵌入向量，训练灵感来源于Sentence-BERT，教师模型为谷歌的USE模型。
文本嵌入
Transformers
其他
R
rmihaylov
14
0
607 Project Adversarial
一个在 adversarial_qa 数据集上训练的问答模型，用于回答对抗性问题。
问答系统
Transformers
6
KrishnaAgarwal16
22
0
Sentence BERTino
Apache-2.0
基于sentence-transformers的意大利语句子嵌入模型，可将文本映射到768维向量空间
文本嵌入
Transformers
其他
S
efederici
51
5
Bert Large Uncased Squadv1.1 Sparse 80 1x4 Block Pruneofa
Apache-2.0
这是一个通过知识蒸馏对预训练的80% 1x4块稀疏Prune OFA BERT-Large模型进行微调得到的模型，在SQuADv1.1问答任务上表现优异。
问答系统
Transformers
英语
B
Intel
15
1
Linkbert Large
Apache-2.0
LinkBERT-large是基于英文维基百科及书籍语料库预训练的改进型BERT模型，通过整合文档链接信息增强跨文档知识理解能力。
大型语言模型
Transformers
英语
L
michiyasunaga
2,042
12
Bert Base Uncased Squadv1 X1.84 F88.7 D36 Hybrid Filled V1
MIT
这是一个通过nn_pruning库剪枝优化的问答模型，保留了50%原始权重，在SQuAD v1上微调，F1值达88.72
问答系统
Transformers
英语
B
madlag
30
0
Distilbert Base Uncased Squad2 With Ner With Neg With Multi
基于DistilBERT的问答与命名实体识别多任务模型，在conll2003数据集上微调
问答系统
Transformers
D
andi611
20
0
Bert Large Uncased Whole Word Masking Squad2 With Ner Mit Restaurant With Neg With Repeat
该模型是基于bert-large-uncased-whole-word-masking-squad2在squad_v2和mit_restaurant数据集上微调的版本，支持标记分类任务。
序列标注
Transformers
英语
B
andi611
18
0
Xlm Roberta Longformer Base 4096
Apache-2.0
基于XLM-R扩展的长序列处理模型，支持最长4096标记的序列处理，适用于多语言任务
大型语言模型
Transformers
其他
X
markussagen
9,499
37
Distilbert Base Squad2 Custom Dataset
基于Distilbert_Base微调的SQuAD2.0及自定义问答数据集模型，专注于高效问答任务
问答系统
Transformers
D
superspray
17
0
Dkrr Dpr Nq Retriever
FiD是一种基于知识蒸馏的问答系统模型，通过将阅读器模型的知识蒸馏到检索器中，提高问答系统的效率。
问答系统
Transformers
D
castorini
38
0
Question Vs Statement Classifier
该模型用于区分问题查询与陈述查询，专为通过Haystack分类功能实现神经搜索查询分类而训练。
文本分类
Transformers
英语
Q
shahrukhx01
71.37k
43
Distilbert Base Uncased Squad2 With Ner With Neg With Multi With Repeat
基于distilbert-base-uncased-squad2在conll2003数据集上微调的问答与命名实体识别模型
问答系统
Transformers
D
andi611
20
0
Distilbert Zwnj Wnli Mean Tokens
这是一个基于DistilBERT架构的句子嵌入模型，专门用于计算句子相似度任务。
文本嵌入
Transformers
D
m3hrdadfi
46
1