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高精度排序
Finetuned Cross Encoder L6 V2
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。
文本嵌入
F
CharlesPing
22
1
Rank1 14b
MIT
rank1是一个140亿参数的推理重排序模型，通过生成显式推理链再进行相关性判断，提高了信息检索任务的性能。
大型语言模型
Transformers
英语
R
jhu-clsp
23
0
SFR Embedding Code 400M R
Salesforce研究的SFR-嵌入模型，适用于多语言和多任务的代码及文本检索，在多个代码检索任务中表现优异。
文本嵌入
Transformers
其他
S
Salesforce
8,171
29
Reward Model Deberta V3 Large
MIT
该奖励模型经过训练，能够预测在给定问题下人类评判者会认为哪个生成的答案更好。
大型语言模型
Transformers
英语
R
OpenAssistant
796
23
Crossencoder Camembert Large
Apache-2.0
这是一个基于CamemBERT的法语句子相似度计算模型，用于预测两个句子之间的语义相似度分值。
文本嵌入
Transformers
法语
C
dangvantuan
167
16
Msmarco MiniLM L12 En De V1
Apache-2.0
基于MS Marco段落排序任务训练的英德跨语言交叉编码器模型，适用于信息检索场景的段落重排序。
文本嵌入
Transformers
支持多种语言
M
cross-encoder
19.62k
5
Msmarco MiniLM L6 En De V1
Apache-2.0
这是一个适用于英德双语段落重排序任务的跨语言交叉编码器模型，基于MS Marco段落排序任务训练而成。
文本嵌入
Transformers
支持多种语言
M
cross-encoder
2,784
12
Quora Distilroberta Base
Apache-2.0
基于Quora重复问题数据集训练的交叉编码器模型，用于预测两个问题是否为重复问题的概率
文本分类
英语
Q
cross-encoder
28.01k
1