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AI 모델 탐색 21
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자세히 보기 ↗monot5-base-msmarco
castoriniThis model is a T5-base reranker fine-tuned on the MS MARCO passage dataset for 100k steps (or 10 epochs). For better zero-shot performance (i.e., inference on other datasets), we recommend using `castorini/monot5-base-msmarco-10k`. For more details on how to use it, check the following links: - A simple reranking example - Rerank MS MARCO passages - Rerank Robust04 documents
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자세히 보기 ↗monot5-base-msmarco-10k
castoriniThis model is a T5-base reranker fine-tuned on the MS MARCO passage dataset for 10k steps (or 1 epoch). This model usually has a better zero-shot performance than `monot5-base-msmarco`, i.e., it performs better on datasets different from MS MARCO. For more details on how to use it, check the following links: - A simple reranking example - Rerank MS MARCO passages - Rerank Robust04 documents
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자세히 보기 ↗monot5-small-msmarco-10k
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자세히 보기 ↗rank_zephyr_7b_v1_full
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자세히 보기 ↗splade-pp-onnx
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자세히 보기 ↗t5-base-canard
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자세히 보기 ↗tct_colbert-msmarco
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자세히 보기 ↗tct_colbert-v2-hnp-msmarco
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자세히 보기 ↗unicoil-msmarco-passage
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자세히 보기 ↗> Vladimir Karpukhin, Barlas Oğuz, Sewon Min, Patrick Lewis, Ledell Wu, Sergey Edunov, Danqi Chen, Wen-tau Yih. Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering. _Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP)_, pages 6769-6781, 2020. Our own efforts are described in the paper entitled: > Pre-Processing Matters! Improved Wikipedia Corpora for Open-Domain Question Answering. This is the passage encoder portion of a 2nd iteration DPR model for the wiki-all-8-4 corpus variant trained on the amalgamation of the NQ, TriviaQA, WQ, and CuratedTREC datasets.
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자세히 보기 ↗> Vladimir Karpukhin, Barlas Oğuz, Sewon Min, Patrick Lewis, Ledell Wu, Sergey Edunov, Danqi Chen, Wen-tau Yih. Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering. _Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP)_, pages 6769-6781, 2020. Our own efforts are described in the paper entitled: > Pre-Processing Matters! Improved Wikipedia Corpora for Open-Domain Question Answering. This is the query encoder portion of a 2nd iteration DPR model for the wiki-all-8-4 corpus variant trained on the amalgamation of the NQ, TriviaQA, WQ, and CuratedTREC datasets.
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동일 채널의 기본 텍스트 토큰 요금 비교
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반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 제한, 정책을 확인하세요. 자체 호스팅에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.
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