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索精度。此...
(4)轻量化设计 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...
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-...
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....
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）...
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。
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...
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...