目录 收起 一、BGE 1.1、BGE-Large 1.2、BGE-M3 在自然语言处理(NLP)领域,Embedding模型是将文本数据转化为数值向量的核心技术,从而让计算机能够便捷地衡量文本间的语义关联,这种表示法已成为多种基础NLP任务的核心,如文本相似度判定、语义搜索、信息检索、文本重新排序、聚类以及作为下游任务的特征输入。 一、BG...
BGE-M3:支持稠密、稀疏、多向量检索,灵活性更高,适用于复杂查询、多语言检索、关键词结合语义检索。 性能与资源消耗 🚀 BGE-large-zh-v1.5:向量维度为1024,生成速度快,存储占用少,中文任务综合性能更优,垂直领域效果显著。 BGE-M3:向量维度为1024,支持长文本和多语言,资源消耗增加。稀疏检索性能弱于传统方法(如...
在比较m3e、bge和bce向量化模型时,我们需要从多个方面进行分析,包括模型的多语言支持能力、文本处理能力、检索精度以及资源使用情况等。 1. 多语言支持能力 BGE BGE-M3支持超过100种语言,并且能够高效实现不同粒度的检索任务。 BGE系列模型包括中英文模型和多语言模型,其跨语言能力全面领先。 M3E M3E主要针对中文文本...
在一些推理方案中集成了这部分,如optinum(转Onnx)和Faster Transformer等。 此外,在BGE M3实际使用中,由于多语言的影响,embedding层体量就比较大。对比BGE-Large的中文版本,vocab从2.1w提升到了25w。在对Token进行取舍后,可以一定程度降低显存要求。参考文档:zhuanlan.zhihu.com/p/34 其它 HuggingFace的语义相关性榜单...
BGE embedding模型效果对比,最新的m3还是更强啊 如下使用bge-base-zh-v1.5和bge-m3进行测试: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 fromFlagEmbeddingimportFlagModel model=FlagModel('bge-base-zh-v1.5/',#'bge-large-zh-v1.5/bge-large-zh-v1.5...
基于bge-large-en-v1.5和e5-mistral-7b-instruct，BGE-Reranker-v2.5-Gemma2-Lightweight分别对它们的BEIR检索结果的top-100进行重排，达到了更好的结果，并在节省60% flops的情况下仍保证了优越的效果。（3）AIR-Bench 在AIR-Bench上，BGE-Multilingual-Gemma2和BGE-EN-ICL表现出强大的泛化性，在新领域上...
BGE-M3技术路线简介 如BGE模型一致,BGE-M3模型训练分为三个阶段:1)RetroMAE预训练,在105种语言的网页数据和wiki数据上进行,提供一个可以支持8192长度和面向表示任务的基座模型;2)无监督对比学习,在194种单语言和1390种翻译对数据共1.1B的文本对上进行的大规模对比学习;3)多检索方式统一优化,在高质量多样化的数据...
在自然语言处理领域,文本向量模型作为将文本转换为可计算向量表示的关键技术,一直备受关注。其中,BGE与BGE-M3作为北京智源人工智能研究院(BAAI)开发的系列高质量文本嵌入模型,以其卓越的性能和广泛的应用场景,成为了业界的焦点。本文将深入探讨BGE与BGE-M3模型的特点
BGE-M3,作为BGE的升级版,带来了多项令人瞩目的优化,让我们一起来看看它的亮点吧!🌐 跨语言支持:能够处理超过100种语言,让多语言文本检索成为可能。📚 多功能检索:提供了稠密检索、稀疏检索和多向量检索三种方式,满足不同场景的需求。📃 长文本处理:能够处理长达8192个Tokens的文本,适合处理长篇文章。🔍...
BGE-M3 是一种用于创建学习型稀疏嵌入的 ML 模型,它将精度和语义丰富度相结合,用于高级自然语言处理。 译自Generate Learned Sparse Embeddings With BGE-M3,作者 Stephen Batifol。 有时,开发人员在选择LLM检索方法时需要做出选择。他们可以使用传统的稀疏嵌入或密集嵌入。稀疏嵌入非常适合关键字匹配过程。我们通常在...