ko-reranker
基于Amazon SageMaker的韩语文本重排序模型优化指南
ko-reranker是一个基于BAAI/bge-reranker-large的韩语文本重排序模型，通过直接输出相似度分数优化搜索和问答系统性能。该模型在Amazon SageMaker上使用翻译后的MS MARCO数据集进行微调，在评估指标上优于未经重排序的基线。项目提供了使用Transformers和SageMaker部署模型的指南，适用于需要提高韩语文本检索准确性的应用场景。
机器学习自然语言处理HuggingfaceGithub文本分类开源项目RerankerAmazon SageMaker模型
mxbai-rerank-large-v1
GithubHuggingface
基于Transformers的文本智能重排序模型
bce-reranker-base_v1
BCEmbeddingGithub
改进多语言文本排序的跨语种嵌入模型
bge-reranker-large
FlagEmbeddingGithub
高效多语言文档重排序模型
mxbai-rerank-base-v1
GithubHuggingface
跨语言重排序模型提升搜索结果相关性
bge-reranker-v2-gemma
FlagEmbeddingGithub
多语言支持的轻量级文本重排工具
mxbai-rerank-xsmall-v1
GithubHuggingface
轻量级多语言搜索重排序模型
jina-reranker-v1-turbo-en
BERT架构Github
高速文本重排序方案，专为长文本和搜索优化设计
jina-reranker-v2-base-multilingual
GithubHuggingface
高性能多语言文本重排序模型优化信息检索效果
jina-reranker-v1-tiny-en
ALiBiGithub
快速文本重排序解决方案，支持最长8192个token处理
bge-reranker-base
BGEFlagEmbedding
高性能中英文文本重排序模型
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