BGE M3-Embedding: Multi-Lingual, Multi-Functionality, Multi-Granularity Text Embeddings Through Self-Knowledge Distillation 摘要 在本文中,我们介绍了一种新的嵌入模型,称为M3-Embedding,其特点在于多语言、多功能和多粒度的通用性。该模型为100多种语言的语义检索提供统一支持,并能够同时实现三种常见的检索功能:密...
BGE-M3模型论文解读(基于MindNLP实现)BGE M3模型,全称为M3-Embedding,主要通过自我知识蒸馏(Self-Knowledge Distillation)实现了在多语言、多功能和多粒度文本嵌入的显著进步。此模型支持超过100种工作语言…
bgem3模型运行要求 bgem3模型运行要求 bgem3模型运行需要满足特定条件才能稳定高效工作。从硬件配置到软件环境，从数据准备到参数调整，每个环节都需要精心设计。硬件方面，至少配备Inteli7十代或AMDRyzen7以上处理器，运行内存不低于32GB。存储空间建议预留1TB固态硬盘，确保模型加载和数据处理速度。推荐使用NVIDIARTX3090及...
在MLDR和NarrativeQA等长文档数据集上,M3-Embedding通过多功能检索的结合,实现了对长达8192个令牌文档的高效处理,进一步验证了其在长文档场景下的优越性。 相比其他工作的优势 与其他嵌入模型相比,BGE M3-Embedding具有以下显著优势: **多语言和跨语言能力:**M3-Embedding支持超过100种语言,并且能够进行高效的跨语言检...
嵌入向量的大小取决于模型的宽度(hidden size),许多论文中用 d 表示,越大的向量、越多的信息、越慢的检索速度。 稀疏向量(sparse) 类bert的transformer得到词级别的稀疏向量是困难的,但是,得到 token 级别的向量,只需要在 E1...En 上加个线性层。BGE-M3使用了这样的网络结构: ...
BGE-M3 | BAAI研究院,今天开源了自己BGE-M3的向量模型,支持多语言、多粒度和多功能的向量生成,而且最大支持8192长度的文本。从整体的实验效果和论文来看,比之前的方法还是有一定的优势的,目前代码已经开源,可以去实际体验下效果。#向量模型 发布于 2024-01-30 15:42・IP 属地北京 赞同9 分享收藏...
逻辑推理用deepseek大模型, 知识库Embedding不用deepseek,说命中率不高,回答问题效果不好,所以选用BGE-M3。按如下红色箭头命令操作,然后查看一下,模型已经下载完成。 BGE (BAAI General Embedding) 专注于检索增强LLM领域,对中文场景支持效果更好,当然也有很多其他embedding模型可供选择,可以根据自己的场景,在ollama上...