BGE(BAAI General Embedding)系列模型是智源研究院开发的高性能语义表征工具,其中bge-large-zh-v1.5和bge-reranker-large是两类不同功能的模型。它们的区别和联系如下: 核心区别 功能定位 bge-large-zh-v1.5:属于Embedding模型,主要用于将文本(如句子或段落)转换为高维向量,以便通过向量相似度进行语义检索。它通过生...
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...
专业级语义搜索优化:利用 Cohere AI、BGE Re-Ranker 及 Jina Reranker 实现精准结果重排 1. 简介 1.1 RAG 在说重排工具之前,我们要先了解一下 RAG。 检索增强生成(RAG)是一种新兴的 AI 技术栈,通过为大型语言模型(LLM)提供额外的 “最新知识” 来增强其能力。 基本的 RAG 应用包括四个关键技术组成部分: ...
pretrained("BAAI/bge-m3")bge_reranker_tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("BAAI/bge-reranker-large")bge_reranker_model=AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("BAAI/bge-reranker-large")print(f"模型初始化成功,已加载模型: BAAI/bge-m3 | BAAI/bge-reranker-v2-m3")exceptExceptionase:b...
专业级语义搜索优化:利用 Cohere AI、BGE Re-Ranker 及 Jina Reranker 实现精准结果重排 1. 简介 1.1 RAG 在说重排工具之前,我们要先了解一下 RAG。 检索增强生成(RAG)是一种新兴的 AI 技术栈,通过为大型语言模型(LLM)提供额外的 “最新知识” 来增强其能力。
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 15:39:17341查看 推理代码 import numpy as np import os import sys from transformers import ( # BertAdapterModel, AutoConfig, AutoTokenizer) path ...
本人是bge的深度使用者,完成了embedding、reranker的部署、推理、微调全链路跑通与评测,目前发现一个问题,提出来,供大家思考: 首先给出我的数据结论,关键数据已脱敏处理,一个箭头代表5%提升或下降,提升或下降是指与【只embedding不reranker】做对比: 微调前embedding+微调前reranker叠加使用:↑ 微调前embedding+微调后...
您好,我这在微调bge-reranker-large的时候一直在报两个错,这是什么原因呢: 我的显存是30G,训练bge-large-zh都可以; 参数如下: python ./run.py --model_name_or_path='/oss/model/bge-reranker-large' --output_dir='/oss/model/bge-reranker-large-ft-lbb/1.0.0' --t
reranker 模型因为单次输入较多,只能通过 GPU 部署。 选型结果: 1. PEG 作者:腾讯模型地址:huggingface.co/TownsWu/论文:arxiv.org/pdf/2311.1169 重点优化检索能力。 2. GTE 系列 作者:阿里巴巴模型地址:huggingface.co/thenlper论文:arxiv.org/abs/2308.0328 3. picolo 系列 作者:商汤地址:huggingface.co/...
专业级语义搜索优化:利用 Cohere AI、BGE Re-Ranker 及 Jina Reranker 实现精准结果重排1. 简介1.1 RAG在说重排工具之前,我们要先了解一下 RAG。检索增强生...