24年的第一个月,智源就发布了新一代text embedding模型BGE M3-Embedding,该模型支持超过100种语言,能够接受不同形式的文本输入,文本最大输入长度扩展到8192,并且支持包括稠密检索,稀疏检索,多向量检索三种不同检索手段。从实验结果上看,在多语言跟跨语种检索任务上,BGE M3-Embedding的效果超过之前提及的微软E5-mistral...
fromFlagEmbeddingimportBGEM3FlagModel# 使用fp16,降低显存开销,提高推理速度model=BGEM3FlagModel('BAAI/bge-m3',use_fp16=True)# 模型输入batch_of_sentences=["What is BGE M3?","Defination of BM25"]# 模型输出,包含稠密和稀疏output_1=model.encode(batch_of_sentences,return_dense=True,return_sparse=...
sudoapt install git-lfs 然后再执行上面的两行命令即可成功下载BGE-M3模型。
从业界来看,M3-Embedding、E5-mistral-7b,都是利用GPT这样的LLM来合成了大量多语言数据,这个应该是后续的主流方案。 BGE-M3 混合检索# 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...
BGE-M3 embedding大模型 多语言 多功能检索 #小工蚁 #METB - 小工蚁于20240726发布在抖音,已经收获了20.0万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
所谓编码,即Mask(EN)掉一小部分token然后通过BERT编码得到句子嵌入sentence embedding,具体步骤如下 给定一个句子输入X:Norwegian forest cat is a breed of dom-estic cat originating in northern Europe 随机Mask(EN)掉其中一小部分token后得到 : [M] forest cat is a breed of [M] cat originating in [M...
多语言覆盖:M3-Embedding通过大规模的多语言无监督数据,学习不同语言之间的共同语义空间,从而支持多语言检索和跨语言检索。 数据多样性:通过结合无监督数据、微调数据和合成数据,M3-Embedding能够捕捉到不同类型和长度的文本数据的语义信息,从而提高模型对不同输入粒度的处理能力。
M3E是Moka Massive Mixed Embedding的简称,解释一下 Moka,表示模型由MokaAI训练,开源和评测,训练脚本使用uniem ,评测BenchMark使用 MTEB-zh Massive,表示此模型通过千万级(2200w+)的中文句对数据集进行训练 Mixed,表示此模型支持中英双语的同质文本相似度计算,异质文本检索等功能,未来还会支持代码检索 ...
BGE-M3:更好的文本检索模型 #人工智能 #AI #LLM #embedding - AppChainAI于20240315发布在抖音,已经收获了121个喜欢,来抖音,记录美好生活!
可以参考https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding/tree/master/FlagEmbedding/BGE_M3#generate-embedding-for-text mutli-vector的使用方式 Author SunLemuria commented Sep 8, 2024 可以参考https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding/tree/master/FlagEmbedding/BGE_M3#generate-embedding-for-text mutli-vector的...