他们训练的英文的Arctic-embedding模型(MTEB Leaderboard - a Hugging Face Space by mteb),在发布时,在MTEB Retrieval leaderboard,他们取得了state-of-the-art retrieval accuracy,超越了一系列的闭源模型:Cohere’s embed-v3 and Open AI’s text-embed-3-large。 传送门: Hugging Face:Snowflake/snowflake-arct...
RAG 通常会用到三种不的AI模型,即 Embedding 模型、Rerankear模型以及大语言模型。本文将介绍如何根据您的数据类型以及语言或特定领域(如法律)选择合适的 Embedding 模型。 1、文本数据:MTEB 排行榜 HuggingFace 的MTEB leaderboard是一个一站式的文本 Embedding 模型榜!您可以了解每个模型的平均性能。 您可以将“Retri...
为了提升RAG系统的性能表现,我们近期针对如何训练更强的Embedding模型进行探索,训练得到了目前最强中文Embedding模型「Conan-Embedding」,该模型已在C-MTEB上达到SOTA。 图1 C-MTEB榜单结果 模型链接:TencentBAC/Conan-embedding-v1 · Hugging Face (模型已上传开源,欢迎试用) 评测榜单:MTEB Leaderboard - a Hugging ...
BEIR: This benchmark focuses on the retrieval task and adds complexity in the form of different types and domains of questions, such as fact-checking, biomedical questions, or detecting duplicate questions. MTEB is largely a superset of the BEIR benchmark, so we’ll focus on MTEB for most o...
HuggingFace 推出的 MTEB leaderboard 是一个综合性的文本嵌入模型比较平台,让您可以一览各模型的综合性能表现。 为了满足向量搜索的需求,建议优先关注“Retrieval Average”这一列,并按降序排列,以识别在检索任务中表现最优的模型。在此基础上,寻找那些内存占用小、效率高的佼佼者。
在https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard上可以看到,acge模型已经在目前业界最全面、最权威的中文语义向量评测基准C-MTEB(Chinese Massive Text Embedding Benchmark)的榜单中获得了第一名的成绩。 由上表可以看到,acge_text_embedding模型在“Classification Average (9 datasets)”这一列中,acge_text_embeddi...
(6)huggingface上那么多bert架构的embedding框架,那款合适了? https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard 这里有个排名供参考借鉴: 一般情况下,选择模型的评价指标: Max Tokens:query和passage的长度 Embedding Dimensions:语义是否丰富,是包罗万象,还是又精又专 ...
It is important to understand that “latest and greatest” with embedding models might not be the best for your case, and deciding the right model to use goes well beyond the simple dimension count. Taking a deeper look at theMTEB Leaderboardis something I strongly suggest to do, so that ...
6、https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard Massive Text Embedding Benchmark (MTEB) Leaderboard 7、https://mp.weixin.qq.com/mp/appmsgalbum?__biz=Mzg3NDIyMzI0Mw==&action=getalbum&album_id=3377833073308024836 RAG实战 8、https://www.pinecone.io/learn/series/rag/rerankers/ https://www....
表4 ViDoRe LeaderBoard 模型使用方法 GME模型是通义基于多模态预训练大模型构建多模态Embedidng模型进行的初步探索,当前版本还有许多提升空间和技术改进方向。基于Qwen2-VL系列模型训练的General MultiModal Embedding(GME)系列模型现已在ModalScope平台开源,欢迎感兴趣的同学体验、交流和分享。通义实验室将继续致力于多模...