下面将介绍BGE与M3E两个向量模型。 1 BGE 北京智源人工智能研究院发布了其开源的中英文语义向量(embedding)模型BGE,此模型在多个重要指标上均超越了其他同类模型。 论文地址: arxiv.org/pdf/2309.07597.pdfarxiv.org/pdf/2309.07597.pdf 项目地址: ...
2023年8月2日,北京智源人工智能研究院发布的中英文语义向量模型BGE(hf地址:https://huggingface.co/BAAI/bge-large-zh,GitHub地址:https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding/blob/master/README_zh.md),以下是BGE的技术亮点 高效预训练和大规模文本微调; 在两个大规模语料集上采用了RetroMAE预训练算法,进一步增...
queries = ['query_1', 'query_2']passages = ["样例文档-1", "样例文档-2"]instruction = "为这个句子生成表示以用于检索相关文章:"model = SentenceTransformer('BAAI/bge-large-zh')q_embeddings = model.encode([instruction+q for q in queries], normalize_embeddings=True)p_embeddings = model.enc...
1、将上述模型导出onnx(opset=11),进行atc转换,命令如下: atc --model=m3e-base.onnx --framework=5 --output=m3e_base_dyshape --soc_version=Ascend310P3 --input_shape="input_ids:1,-1;attention_mask:1,-1;token_type_ids:1,-1" atc --model=bge-base-zh-v1.5.onnx --framework=5 --o...
基础模型,M3E 使用 hfl 实验室的Roberta系列模型进行训练,目前提供 small 、base和large 三个版本;只要是embedding,就离不开bert架构! 最终的效果就是:ALL IN ONE,不仅支持同质句子相似度判断,还支持异质文本检索,只需要一个模型就可以覆盖全部的应用场景,各个指标对比如下: ...
目前检索任务榜单下效果最好的是bge系列的 bge-large-zh 模型,langchain-chatchat项目中默认的 m3e-base 也处于比较靠前的位置 02 第二部分 OpenAI的text-embedding模型:从ada-002到3-small/3-large 2.1 text-embedding-ada-002 2.1.1 模型简介 text-embedding-ada-002是OpenAI于2022年12月提供的一个embedding...
M3-Embedding统一了嵌入模型的三种常见检索功能,即密集检索(Dense retrieval)、词汇(稀疏)检索(Lexical retrieval)和多向量检索(Multi-vector retrieval)。以下是这些方法的公式化描述: 密集检索(Dense retrieval):输入查询q被转换为基于文本编码器的隐藏状态Hq,使用特殊标记“[CLS]”的归一化隐藏状态来表示查询:$e_q ...
m3e(Multi-Modal Multi-Task Embedding)模型是一种基于对比学习的文本嵌入方法。它通过在多个任务上进行联合训练,学习到了更加丰富的语义信息。m3e模型使用in-batch负采样的对比学习方式进行训练,能够有效地提高嵌入向量的质量。此外,m3e模型还采用了指令数据集和Roberta系列模型,进一步提高了其在NLP任务中的性能。 四、...
答案(1)推理判断题。根据上文You may feel your backbreaking and low-paid part-time summer job isn't worth you effort.(你可能会觉得你的暑期兼职工作不值得你努力。)以及下文Here are some you can enjoy.(这有一些你可以享有的。)可知,E项"事实上,它增加的收获超出了你的收入"与上下...
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