reranker = FlagReranker('/bge-reranker-v2-m3/bge-reranker-v2-m3', use_fp16=True) #use fp16 can speed up computing score = reranker.compute_score(['Dockers', 'Dockers Singapore'], normalize=True) 0.5990160972353846 训练后: reranker = FlagReranker('/mixed_bge-reranker-v2-m3', use_f...
client.embeddings.create( model=bge-m3,# 这里一般使用model name就行 input=["What is the capital of China?"] ) 启动bge-reranker-v2-m3 这个也不需要持久化 xinference launch --model-name bge-reranker-v2-m3 --model-type rerank 调用代码(没找到openai,不过我用dify,直接设置) 就这么简单搞定了...
针对用户对模型使用便捷性的需求，BGE-Reranker-v2.5-Gemma2-Lightweight模型在bge-reranker-v2-minicpm-layerwise的基础上进行了进一步优化。该模型不仅支持逐层提前输出，还能在前向传输过程中实现token压缩。这两种技术的结合大大节省了计算资源，同时保持了卓越的性能表现。2. 实验结果 A. 中英文能力 （1）MTE...
在多语言能力方面,BGE-Multilingual-Gemma2表现出显著优势,尤其在中英文能力提升方面表现突出。 BGE-Reranker-v2.5-Gemma2-Lightweight对bge-m3的MIRACL检索结果的top-100进行重排,达到了更好的结果,并在节省60% flops的情况下仍保证了优越的效果。 (2)MTEB-FR/PL 在MTEB的法语和波兰语榜单上,BGE-Multilingual-G...
bge-reranker-v2-minicpm-layerwise的基础上进行了进一步优化。该模型不仅支持逐层提前输出,还能在前向传输过程中实现token压缩。这两种技术的结合大大节省了计算资源,同时保持了卓越的性能表现。 2、实验结果 A. 中英文能力 (1)MTEB 在MTEB榜单中,多语言模型BGE-Multilingual-Gemma2表现出色,而BGE-EN-ICL的few-...
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 BGE Re-Ranker v2-Gemma-2B 与 BGE Re-Ranker v2-M3 则在多语言检索任务中取得了最佳的检索...
BGE-Reranker-v2.5-Gemma2-Lightweight对bge-m3的MIRACL检索结果的top-100进行重排,达到了更好的结果,并在节省60% flops的情况下仍保证了优越的效果。 (2)MTEB-FR/PL 在MTEB的法语和波兰语榜单上,BGE-Multilingual-Gemma2表现尤为突出,展现其出色的多语言能力。
BGE-Reranker-v2.5-Gemma2-Lightweight对bge-m3的MIRACL检索结果的top-100进行重排,达到了更好的结果,并在节省60% flops的情况下仍保证了优越的效果。 (2)MTEB-FR/PL 在MTEB的法语和波兰语榜单上,BGE-Multilingual-Gemma2表现尤为突出,展现其出色的多语言能力。
各位兄弟姐妹们。我这里将bge-reranker-v2-m3 这个模型转换成了onnx模型,并进行了效率对比统计(GPU-A800)。发现onnx模型的推理效率较torch模型相差很多很多。具体对比见下图 从测试结果来看,onnx模型的模型推理耗时,比torch慢了 5.7 倍。 针对这个情况,大家有没有什么
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...