Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Retrieval

75 평가 기록 28 datasets

A methodology that involves selecting relevant data or examples from a large dataset to support tasks like prediction, learning, or inference. It enhances models by providing context or additional information, often used in systems like retrieval-augmented generation or in-context learning.

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벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
SGPT-5.8B-msmarco
nDCG@10: 50.25
논문 코드
DPR (retrieving basic info + member items)
Recall@10: 46.2
논문 코드
BM25S
Queries per second: 183.53
논문 코드
B-VAE
Precision@100: 0.441
논문 코드
BM25S
Queries per second: 20.88
논문 코드
PaCE
R@1: 51.9R@5: 76.8Sum(R@1,5): 128.7
논문 코드
BM25S
Queries per second: 41.85
논문 코드
VDSH
Precision@100: 0.7753
논문 코드
FLMR
Recall@5: 89.32
논문 코드
Lucene (BM25S)
nDCG@10: 16.2
논문 코드
Lucene (BM25S)
nDCG@10: 31.9
논문 코드
Lucene (BM25S)
nDCG@10: 63.8
논문 코드

데이터셋

28개

논문

라이브러리

Papers with Code 리더보드 row에 연결된 구현 저장소입니다.

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