jina-reranker-m0：多语言多模态文档重排序器
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内容提要
ReaderLM-v2是一个高效的1.5亿参数语言模型，专为网页内容提取而设计。它能够处理最多512K标记的文档，将混乱的HTML转换为干净的Markdown或JSON格式，准确性高。该模型通过三阶段数据合成和统一训练框架实现优越性能，超越GPT-4o-2024-08-06等大型模型15-20%。
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关键要点
- ReaderLM-v2是一个高效的1.5亿参数语言模型，专为网页内容提取而设计。
- 该模型能够处理最多512K标记的文档，将混乱的HTML转换为干净的Markdown或JSON格式，准确性高。
- 模型的优越性能源于三阶段数据合成和统一训练框架。
- ReaderLM-v2在经过严格评估后，超越了GPT-4o-2024-08-06等大型模型15-20%。
- 模型特别擅长处理超过10万标记的文档，同时保持显著较低的计算需求。
- 模型在Hugging Face上公开可用，以促进结构化内容提取的进一步研究和应用。
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