ms-marco-MiniLM-L4-v2 cross-encoder
- Tipo
- model
- Tarea
- text-ranking
- Framework
- sentence-transformers
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- 28
- Acceso
- public
- Archivos
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Etiquetas
- clasificación de texto
- recuperación
- transformers
- puntaje de re-ranking
- NLP
- PyTorch
- preentrenamiento
- razonamiento
Resumen
Modelo Cross-Encoder entrenado en MS MARCO para clasificar y reordenar la relevancia de pasajes frente a una consulta. Se usa en flujos de recuperación y reordenamiento (retrieve & re-rank), puntuando pares consulta-pasaje. Destaca por su buen equilibrio entre precisión y velocidad de inferencia.
README
--- license: apache-2.0 datasets: - sentence-transformers/msmarco language: - en base_model: - cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L12-v2 pipeline_tag: text-ranking library_name: sentence-transformers tags: - transformers --- # Cross-Encoder para MS Marco Este modelo fue entrenado en la tarea de [Clasifi…