介绍一个优秀的文本转向量模型的代码库,看看他的微调代码是如何实现的。是基于transformers做的二次开发,代码写的非常优雅,对transformers的二次开发感兴趣(定义自己的数据、模型、训练器)的同学,建议研读。bge的reranker模型, 视频播放量 6426、弹幕量 2、点赞数 124
private List<string> bgeRerankList = new List<string>() { "Xorbits/bge-reranker-base", "Xorbits/bge-reranker-large", "AI-ModelScope/bge-reranker-v2-m3", "AI-ModelScope/bge-reranker-v2-gemma"}; private bool BgeEmbeddingIsStart = false; private string BgeEmbeddingBtnText = "初始化"...
BGE Re-Ranker v2首先对BGE-v1.5-large的top-100候选集进行重排。实验结果显示,BGE Re-Ranker v2-Gemma-2B取得了最为出色的效果,检索精度得以大幅提升 6%。与此同时,通过分层自蒸馏策略获得的中间层排序结果(BGE Re-Ranker v2-MiniCPM-28 vs. BGE Re-Ranker v2-MiniCPM-40)很好的保持了最终层的检索精度。此...
BGE Re-Ranker v2 首先对 BGE-v1.5-large 的 top-100 候选集进行重排。实验结果显示,BGE Re-Ranker v2-Gemma-2B 取得了最为出色的效果,检索精度得以大幅提升 6%。与此同时,通过分层自蒸馏策略获得的中间层排序结果(BGE Re-Ranker v2-MiniCPM-28 vs. BGE Re-Ranker v2-MiniCPM-40)很好的保持了最终层的检...
mindspore lite bge-reranker-base 推理结果nan值bug 目的:把bge-base-zh,bge-reranker-base部署到昇腾910B 步骤: huggingface模型权重转换为onnx 备注:BAAI/bge-reranker-base在huggingface仓库中已经开源onnx权重 Python代码方式 from transformers import AutoModel, AutoTokenizer ...
bge-reranker-large推理报错acllite_resource.py -> acllite_logger.py in log_info AttributeError: 'NoneType' object has no attr 发表于 2024-04-15 15:39:17263查看 推理代码 import numpy as np import os import sys from transformers import ( # BertAdapterModel, AutoConfig, AutoTokenizer) path ...
.reranker.compute_score(pairs, normalize=True) if isinstance(result, float): result = [result] return result else: return None class Chat(object): def __init__(self, rerank_model_path: str = RERANK_MODEL_PATH): self.reranker = ReRanker(rerank_model_path) def fit_query_answer_re...
BGE Re-Ranker v2首先对BGE-v1.5-large的top-100候选集进行重排。实验结果显示,BGE Re-Ranker v2-Gemma-2B取得了最为出色的效果,检索精度得以大幅提升 6%。与此同时,通过分层自蒸馏策略获得的中间层排序结果(BGE Re-Ranker v2-MiniCPM-28 vs. BGE Re-Ranker v2-MiniCPM-40)很好的保持了最终层的检索精度。此...
例如,在 MTEB、C-MTEB、MIRACL、LLaMA-Index 等评测基准中,BGE Re-Ranker v2.0在重排 BGE-v1.5-large 的 top-100候选集时表现优异,提升了检索精度。同时,模型在 RAG 场景下也能够显著提升各种 embedding 模型的召回结果,配合 BGE-M3可以获得最佳的端到端检索质量。
BGE Re-Ranker v2-LLM(如图 2A):基于 MiniCPM-2B,Gemma-2B 等性能卓越的轻量化大语言模型。 BGE Re-Ranker v2-M3(如图 2B):基于性能出色、参数量更小的 BGE-M3-0.5B 速度更快。 所有模型均通过多语言数据训练产生,具备多语言检索的能力。例如:BGE Re-Ranker v2-MiniCPM-2B 大幅提升了中英文检索能力,而...