tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('Alibaba-NLP/gte-multilingual-reranker-base') model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('Alibaba-NLP/gte-multilingual-reranker-base', trust_remote_code=True) model.eval() pairs = [["中国的首都在哪儿","北京"], ["what is the capital of...
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('Alibaba-NLP/gte-multilingual-reranker-base') model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('Alibaba-NLP/gte-multilingual-reranker-base',trust_remote_code=True) model.eval() pairs = [["中国的首都在哪儿","北京"], ["what is the capital of ...
* 与同尺寸甚至更大尺寸的模型相比,mGTE-reranker-base 模型在各个数据集上均取得了相当甚至更好的效果,尤其是在多语言长文档的检索场景中。 模型的使用方法可以参考 Huggingface 上的样例: * Embedding 模型:`import torch.nn.functional as F from transformers import AutoModel, AutoTokenizer input_texts = [...
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('Alibaba-NLP/gte-multilingual-reranker-base') model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('Alibaba-NLP/gte-multilingual-reranker-base', trust_remote_code=True) model.eval() pairs = [["中国的首都在哪儿","北京"], ["what is the capital of...
ModelScope GTE 文本向量 - 中文 - 通用领域 - large GTE 文本向量 - 中文 - 通用领域 - base GTE 文本向量 - 英文 - 通用领域 - large GTE 文本向量 - 中文 - 通用领域 - base GTE 文本向量 - Qwen2-1.5B GTE 文本向量 - Qwen2-7B GTE 文本向量 - 多语言 - base ...
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"}; 65 + private bool BgeEmbeddingIsStart = false; 66 + private string BgeEmbeddingBtnTex...
重排序 (Re-Ranking)模型通过交叉编码器的方式,比双编码器模型具有更高的准确率。例如,在检索后使用 bge-reranker 或 bge-reranker-v2 进一步筛选文本。 技术规格 模型名维度序列长度介绍BAAI/bge-m310248192多语言,基于统一的微调(密集、稀疏、ColBERT)BAAI/bge-m3-unsupervised10248192对比学习训练,来自 bge-m3-...