cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L6-v2
🧠 AI Modelcross-encoder
軽量クロスエンコーダーで高速テキストランキング、MS MARCOで学習済み。
cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L6-v2は、テキストランキングに最適化されたsentence-transformersモデルです。クエリと文書を入力として受け取り、0から1の間の関連性スコアを出力します。このモデルは、MicrosoftのMiniLM-L6-v2（6層の蒸留版BERT）をベースにしており、速度と精度のバランスが優れています。MS MARCOデータセット（大規模な実世界検索データセット）でファインチューニングされ、PyTorch、JAX、ONNX、OpenVINOなど複数のフレームワークに対応し、safetensors形式で利用可能です。5300万以上のダウンロード数を誇り、情報検索パイプラインでのセマンティック検索、リランキング、質問応答に広く使われています。オープンソースで、Hugging Face上で264のいいねを獲得しています。
💡ハイライト
- ├─MiniLM-L6-v2 蒸留BERT
- ├─MS MARCOパッセージランキングで学習
- └─5300万ダウンロード、広く採用
🎯対象
- ├─検索エンジニア
- ├─NLP研究者
- └─AI開発者