**Rax**: 基于JAX的学习排序库

🦖 Rax: 基于JAX的学习排序库

rax Rax is a Learning-to-Rank library written in JAX. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rax1/rax

项目介绍

Rax 是一个基于JAX的学习排序（Learning-to-Rank）库。它提供了现成的排序损失函数和评估指标，可以直接在JAX生态系统中使用。Rax的核心功能包括：

• 排序损失函数（rax.*_loss）：如 rax.softmax_loss、rax.pairwise_logistic_loss 等。
• 排序评估指标（rax.*_metric）：如 rax.mrr_metric、rax.ndcg_metric 等。
• 转换函数（rax.*_t12n）：如 rax.approx_t12n、rax.gumbel_t12n 等。

项目技术分析

Rax的核心技术在于其对排序问题的深度理解和JAX的高效计算能力。排序问题与传统的分类/回归问题不同，其目标是优化列表中示例的相对顺序的正确性。Rax通过提供一系列的排序损失函数和评估指标，使得开发者可以轻松地在JAX中实现复杂的排序模型。

此外，Rax还提供了一些特定的转换函数，如 rax.approx_t12n，可以将不可微的排序指标转换为可微的损失函数，从而支持梯度下降优化。

项目及技术应用场景

Rax的应用场景非常广泛，尤其是在需要对列表进行排序的领域：

• 搜索：根据查询对文档列表进行排序。
• 推荐系统：根据用户上下文对物品列表进行排序。
• 问答系统：从候选答案列表中找到最佳答案。
• 对话系统：从响应列表中找到最佳响应。

项目特点

1. 功能丰富：Rax提供了多种排序损失函数和评估指标，满足不同场景的需求。
2. 高效计算：基于JAX的高效计算能力，Rax能够在GPU/TPU上快速运行。
3. 灵活扩展：通过转换函数，开发者可以轻松地将不可微的指标转换为可微的损失函数，支持更复杂的模型训练。
4. 易于集成：Rax与JAX生态系统无缝集成，开发者可以轻松地将Rax集成到现有的JAX项目中。

总结

Rax是一个功能强大且易于使用的学习排序库，特别适合需要在JAX生态系统中进行排序任务的开发者。无论你是从事搜索、推荐、问答还是对话系统，Rax都能为你提供强大的支持。快来试试吧！

$ pip install rax

更多详细信息和示例代码，请访问Rax GitHub仓库。

rax Rax is a Learning-to-Rank library written in JAX. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rax1/rax