ms-marco-MiniLM-L4-v2 cross-encoder

유형
model
태스크
text-ranking
프레임워크
sentence-transformers
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  • 텍스트 임베딩
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  • 벡터 검색
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  • NLP

요약

이 모델은 MS Marco Passage Ranking 태스크로 학습된 크로스 인코더로, 쿼리와 문서 쌍을 동시에 입력받아 연관성 점수를 출력합니다. ElasticSearch 등으로 1차 검색한 후보 문서들을 재순위화하는 Retrieve & Re-rank 파이프라인에서 활용되어 정보 검색 성능을 높입니다. MiniLM-L4 기반의 경량 모델로 빠른 추론 속도와 준수한 정확도를兼顾합니다.

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 --- # MS Marco용 Cross-Encoder 이 모델은 [MS Marco Passage Ranking](https://github.com/m…

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