cross-encoder-mmarco-german-distilbert-base
ml6team
Clasificación de texto
Este modelo es un cross-encoder ajustado finamente en el conjunto de datos MMARCO, que es la versión traducida automáticamente del conjunto de datos MS MARCO. Como modelo base para el ajuste fino utilizamos distilbert-base-multilingual-cased. Las muestras de entrada del modelo son tuplas en el siguiente formato, asignadas a 1 o asignadas a 0. El modelo fue entrenado por 1 época.
Como usar
El modelo cross-encoder se puede usar de la siguiente manera:
from sentence_transformers import CrossEncoder
model = CrossEncoder('model_name')
scores = model.predict([('Query 1', 'Paragraph 1'), ('Query 2', 'Paragraph 2')])
El modelo predecirá puntuaciones para los pares ('Query 1', 'Paragraph 1') y ('Query 2', 'Paragraph 2'). Para más detalles sobre el uso de los modelos cross-encoder consulte Sentence-Transformers.
Funcionalidades
- Clasificación de Texto
- Transformers
- PyTorch
- Alemán
- distilbert
- cross-encoder
Casos de uso
- Clasificación de texto
- Predicción de puntuaciones para pares de consultas y párrafos