ms-marco-MiniLM-L6-v2 cross-encoder

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model
태스크
text-ranking
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sentence-transformers
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  • RAG
  • 벡터 검색
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요약

이 모델은 MS Marco Passage Ranking 작업에 학습된 교차 인코더로, 주어진 쿼리와 문서 쌍에 대해 관련성 점수를 산출해 정보 검색의 재정렬(rerank) 단계를 수행합니다. ElasticSearch 등으로 1차 검색된 상위 문서들을 관련도 높은 순서로 재정렬하여 검색 정확도를 높이는 데 사용됩니다. Sentence-Transformers와 Hugging Face Transformers 모두에서 간편하게 사용할 수 있어 RAG 및 검색 시스템 파이프라인에 널리 활용됩니다.

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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