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
Reranker 会显著增加搜索延迟 未使用 Reranker 的情况下,RAG 应用只需执行低延迟的向量近似最近邻 (ANN) 搜索,从而获取 Top-K 相关文档。例如 Milvus 向量数据库实现了 HNSW 等高效的向量索引,可实现毫秒级的搜索延迟。如果使用 Zilliz Cloud,还能借助更加强大的 Cardinal 索引进一步提升搜索性能。 但如果增加了 ...
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 ...
BGE 使用 Bi-Encoder 结构,计算高效,适用于大规模检索。 BGE-Reranker 使用 Cross-Encoder 结构,计算成本高,但排名效果更优。 最佳实践 是将两者结合使用: 第一阶段(Retrieval):使用 BGE 进行高效向量检索。 第二阶段(Re-ranking):使用 BGE-Reranker 重新排序前 Top-K 结果。 这样可以兼顾 效率与效果,在大规...
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: ...
嵌入:OpenAI 和 Voyage 嵌入,尤其是与 CohereRerank/bge-reranker-large 重新排序器配合使用时,为命中率和 MRR 设定了黄金标准。 重排序器:重排序器(尤其是 CohereRerank/bge-reranker-large)的影响力怎么强调都不为过。 它们在提高许多嵌入的 MRR 方面发挥着关键作用,显示了它们在改善搜索结果方面的重要性。
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...
2. 使用大模型做重排 fromretrievalsimportLLMRanker model_name='BAAI/bge-reranker-v2-gemma'model=LLMRanker.from_pretrained(model_name,causal_lm=True,use_fp16=True,)score=model.compute_score(['query','passage'])print(score)scores=model.compute_score([['what is panda?','hi'],['what is pan...
1.如何使用rerank设置指定层的rerank 2.按照现有的方法进行rerank报错,错误信息如下 File "/usr/local/Galileo/galileo/lib/python3.10/site-packages/xinference/client/restful/restful_client.py", line 181, in rerank raise RuntimeError( RuntimeError: Failed to rerank documents, detail: [address=0.0....
在性能评测方面,BGE Re-Ranker v2.0在英文、中文、多语言主流基准上取得了优秀的检索效果。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...