2025年4月，Jina AI正式开源jina-reranker-m0，这是全球首个支持文本+图像联合重排的多语言模型。基于24亿参数的Qwen2-VL-2B架构，它不仅突破了传统纯文本检索的局限，还支持29种语言跨模态交互和4K分辨率图像处理，标志着重排技术正式迈入多模态时代。AI快站下载 https://aifasthub.com/jinaai/jina-reranker-m0 ...
1. Background:实时在线学习&重排模型基本概念 2. Formal Introduction:重排的定义&解决方案 3. New Proposal:Learning at Serving Time (简称 LAST) 4. 结语 分享嘉宾|王原博士 阿里巴巴淘天集团 算法专家 编辑整理|杨昕玥 内容校对|李瑶 出品社区|DataFun 01 Background:实时在线学习&重排模型基本概念 首先介绍...
导读本文主题为融合复杂目标且支持实时调控的重排模型在淘宝流式推荐场景的应用，其中第一个关键词是重排模型，有两个定语，一是支持复杂的目标，二是目标之间的权重可以实时调节，今天主要讨论这样的重排模型在手淘信息流式场景的应用。主要内容包括以下几大部分：1. 信息流场景面临的挑战与重排模型的独特优势2. 重排...
2025年4月,Jina AI正式开源jina-reranker-m0,这是全球首个支持文本+图像联合重排的多语言模型。基于24亿参数的Qwen2-VL-2B架构,它不仅突破了传统纯文本检索的局限,还支持29种语言跨模态交互和4K分辨率图像处理,标志着重排技术正式迈入多模态时代。 AI快站下载 aifasthub.com/jinaai/ji 痛点:当 RAG 遇到图文...
DeBERTa v3 采用了ELECTRA预训练目标,以GAN 风格同时训练模型生成有效的假标记并学会识别这些假标记。他们还提出了对这一过程的参数化进行小改进。 如果你感兴趣,可以在这里找到详细信息。 对于第一个版本,我们训练了这个模型家族的基础变体。这个模型有 184M 参数,但由于其词汇表大约是 BERT 的 4 倍,骨干部分只有...
一、粗排策略 召回的下一个环节就是粗排。粗排主要包括两类:基于规则、基于模型。 主要分以下三个步骤: 对召回的结果进行汇总去重 将去重后的结果输入粗排模型中 遴选出排名前几位的物料 1. 基于规则的粗排策略 如若召回策略都是基于规则或协同过滤的召回,那么每一路
增强RAG:选择最佳的嵌入和重排模型 对于如何选择最佳的嵌入模型和重排模型,给出了详细的步骤和代码。 在构建检索增强生成(RAG)管道时,关键组件之一是检索器。我们有多种嵌入模型可供选择,包括 OpenAI、CohereAI 和开源的sentence transformers。此外,还有来自 CohereAI 和sentence transformers的几种重排器可供选择。
首先介绍一些实时在线学习和重排模型相关的基本概念。 1.实时在线学习 一般的推荐系统或者机器学习的应用系统,会有天级或者周级的离线训练,训练结束后将模型推上线做线上 serving。实时在线学习指的是,在模型上线后,基于新产生的有效的 sample,实时更新模型的学习过程。主要目的是让模型能够更加快速地捕获数据分布之间的...
对于如何选择最佳的嵌入模型和重排模型,给出了详细的步骤和代码。 在构建检索增强生成(RAG)管道时,关键组件之一是检索器。我们有多种嵌入模型可供选择,包括 OpenAI、CohereAI 和开源的sentence transformers。此外,还有来自 CohereAI 和sentence transformers的几种重排器可...
重排模型在淘宝不断发展,经历了3版迭代:V1版基于context特征增强的DNN-based判别式模型(贪心排序)[1]、V2版基于seq2seq结构的pointer-network生成式模型(贪心排序)[2]、V3版基于generator+evaluator架构的模型(生成式模型+判别式模型有机融合,考虑序列整体最优,非贪心排序)。这3版重排模型在淘宝不同的业务场景均拿...