北京智源研究院(BAAI)发布了新一代文本检索模型 BGE-M3,这个模型可以被广泛应用于搜索(Search)、问答(QA)、大语言模型检索增强(RAG)等应用场景之中。Model:https://huggingface.co/BAAI/bge-m3FlagEmbedding:https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding, 视频播放
在中文任务即C-MTEB任务上,BGE-Multilingual-Gemma2的中文能力进一步增强,相比之前的bge-large-zh-v1.5有显著提升。 B. 多语言能力 (1)MIRACL 在多语言能力方面,BGE-Multilingual-Gemma2表现出显著优势,尤其在中英文能力提升方面表现突出。 BGE-Reranker-v2.5-Gemma2-Lightweight对bge-m3的MIRACL检索结果的top-100...
(4)C-MTEB 在中文任务即C-MTEB任务上,BGE-Multilingual-Gemma2的中文能力进一步增强,相比之前的bge-large-zh-v1.5有显著提升。 B. 多语言能力 (1)MIRACL 在多语言能力方面,BGE-Multilingual-Gemma2表现出显著优势,尤其在中英文能力提升方面表现突出。 BGE-Reranker-v2.5-Gemma2-Lightweight对bge-m3的MIRACL检索...
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上进行多功能检索优化,...
Highlight:BGE-M3支持超过100种语言的语义表示及检索任务,多语言、跨语言能力全面领先(Multi-Lingual)BGE-M3最高支持8192长度的输入文本,高效实现句子、段落、篇章、文档等不同粒度的检索任务(Multi-Granular…
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; ...
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...
智东西1月30日消息,近日,智源发布了BGE家族新成员——通用语义向量模型BGE-M3,支持超过100种语言,具备领先的多语言、跨语言检索能力,支撑“句子”、“段落”、“篇章”、“文档”等不同粒度的输入文本,最大输入长度为 8192,并且一站式集成了稠密检索、稀疏检索、多向量检索三种检索功能,在多个评测基准中达到最优水...
以下是多领域、双语和跨语种RAG评测结果,bce-embedding-base_v1和bce-reranker-base_v1的组合可以实现最好的检索效果(93.46/77.02),比其他开源闭源最好组合(bge-m3-large+bge-reranker-large, 89.94/70.17),hit rate提升3.53%,mrr提升6.85%。
其检索排序子模型BGE-Reranker-V2-M3支持更多语言和更长文本,在多个检索基准上达到顶尖水平。该模型通过分层自蒸馏策略提升推理效率,并新增了「文本+图片」混合检索功能,同时保持了优秀的文本检索性能。 免费试试先 和其他 Sererless API 模型一样,你在购买使用BGE-M3和BGE-Reranker-V2-M3的 API 前可进行简单的...