1.1、BGE-Large BAAI 的嵌入模型将文本映射为向量。 FlagEmbedding 能够将任何文本映射为低维密集向量,可用于检索、分类、聚类或语义搜索等任务。此外,它还可用于大型语言模型的向量数据库中。 1.2、BGE-M3 bge-m3 BGE-M3是BAAI开发的一个新模型,具有多功能、多语言、多粒度等特点。 BGE-M3基于XLM-RoBERTa架构,...
BGE模型支持BAAI自己的FlagEmbedding框架，也支持HuggingFace的Sentence-Transformers框架，使用很简单。这里给出Sentence-Transformers框架使用方法：from sentence_transformers import SentenceTransformersentences = ["样例数据-1", "样例数据-2"]model = SentenceTransformer('BAAI/bge-large-zh')embeddings_1 = model.enco...
今天，SiliconCloud正式上线Embedding模型BAAI/bge-large-zh-v1.5、BAAI/bge-large-en-v1.5，支持最大token长度均为512 token，batch size最大为 32。目前，这两款模型可免费使用。模型地址：https://siliconflow.cn/models#models 调用文档：https://docs.siliconflow.cn/reference/createembedding-1 语义向量模...
今天,SiliconCloud正式上线Embedding模型BAAI/bge-large-zh-v1.5、BAAI/bge-large-en-v1.5,支持最大token长度均为512 token,batch size最大为 32。目前,这两款模型可免费使用。模型地址: siliconflow.cn/models#调用文档: docs.siliconflow.cn/ref语义向量模型(Embedding Model)是语言模型生态体系中的重要组成部分,...
今天,SiliconCloud正式上线Embedding模型BAAI/bge-large-zh-v1.5、BAAI/bge-large-en-v1.5,支持最大token长度均为512 token,batch size最大为 32。目前,这两款模型可免费使用。 模型地址: https://siliconflow.cn/models#models 调用文档: https://docs.siliconflow.cn/reference/createembedding-1 ...
BGE全称是BAAI General Embedding,即北京智源人工智能研究院通用Embedding模型,它可以将任意文本映射到低维的稠密向量,在文本向量化任务中得到了广泛的应用。可以看到在C-MTEB中文排行榜中,BGE系列模型的综合能力名列前茅,而在MTEB排行榜所有小于500MB的模型列表中,基于相同模型结构的BGE英文版本bge-large-en-v1.5的综合...
今天,SiliconCloud正式上线Embedding模型BAAI/bge-large-zh-v1.5、BAAI/bge-large-en-v1.5,支持最大token长度均为512 token,batch size最大为 32。目前,这两款模型可免费使用。 模型地址: https://siliconflow.cn/models#models 调用文档: https://docs.siliconflow.cn/reference/createembedding-1 ...
bge_large 模型 embedding的时候长度限制 简述bgc模型的主要应用,在Biome-BGC模型中,对于碳的生物量积累,采用光合酶促反应机理模型计算出每天的初级生产力(GPP),将生长呼吸和维持呼吸减去后的产物分配给叶、枝条、干和根。生物体的碳每天都按一定比例以凋落方式进入凋落
2023年8月2日,北京智源人工智能研究院发布的中英文语义向量模型BGE(hf地址:https://huggingface.co/BAAI/bge-large-zh,GitHub地址:https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding/blob/master/README_zh.md),以下是BGE的技术亮点 高效预训练和大规模文本微调; ...
基础模型,M3E 使用 hfl 实验室的Roberta系列模型进行训练,目前提供 small 、base和large 三个版本;只要是embedding,就离不开bert架构! 最终的效果就是:ALL IN ONE,不仅支持同质句子相似度判断,还支持异质文本检索,只需要一个模型就可以覆盖全部的应用场景,各个指标对比如下: ...