针对FlagEmbedding 的微调,我们可以按照以下步骤进行: 1. 理解 FlagEmbedding 的概念及其在模型中的作用 FlagEmbedding 的作用是将输入的标识符(如标签、类别等)转换为一个固定长度的向量表示,这个向量能够捕捉到标识符之间的语义关系。在模型中,这些向量通常作为额外的输入特征,与原始输入一起送入模型进行处理。 2. ...
FlagEmbedding是一个用于微调文本嵌入模型的工具,旨在通过利用特定任务的数据,提升预训练的文本嵌入模型在该任务上的性能。在这个示例中,我们展示了如何使用您的数据微调baai-general-embedding。 地址:https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding/tree/master/examples/finetune 1、该项目采用的原理主要包括: 预训练的文...
作者好,目前打算基于bge-m3模型做垂直领域微调,有几个疑惑。 1.分别做全参和lora微调,微调数据的数据量您这边有好的建议吗? 2.微调数据需要专业数据和通用数据按照一定比例混合吗? 感谢!Activity PineREN commented on Dec 3, 2024 PineREN on Dec 3, 2024 有问到或者查到吗?我也有相同的疑问 CNXDZS ...
微调bge-m3 作者,您好!非常感谢你们能够开源这么棒的模型,我现阶段想要复现bge-m3的微调,目前手上有的资源是8张 V100(32G)。具体的执行语句是: torchrun --nproc_per_node 8 \ -m FlagEmbedding.BGE_M3.run \ --output_dir ../../output/finetune/firstModel \ --model_name_or_path ./preModel/bge...
FlagEmbedding是一个用于微调文本嵌入模型的工具,旨在通过利用特定任务的数据,提升预训练的文本嵌入模型在该任务上的性能。在这个示例中,我们展示了如何使用您的数据微调baai-general-embedding。 地址:https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding/tree/master/examples/finetune ...
我在bge-m3-v2-ranker上增加我自己的数据微调模型。使用脚本提供的默认参数进行训练。 我的LOSS图开起来不太正常,LOSS除了最开始波动之外,后续训练过程中一直在1.3左右。 望解答 请问一下你是用Flagembedding提供的脚本跑的么?每轮的loss数值你是怎么得到的啊?用脚本跑每次只再日志中有,本地拿不到离线数据。 Au...
微调的语句是: torchrun --nproc_per_node 1 --master_port=29501 \ -m FlagEmbedding.finetune.reranker.encoder_only.base \ --model_name_or_path /ymt-ai/models/bge-reranker-v2-m3 \ --cache_dir ./cache/model \ --train_data /nas/rcmd-mart/embedding/search_query_supply/train_data \ -...
reranker模型微调数据集问题 {"query": "", "pos": [], "neg": []},其中pos可以是多个,在微调训练时能否反映出多个正向样本之间相关度的高低不同。例如posA的相关度最高,posB其次,posC最低,这三个样本都是属于正向样本。 我看到TrainDatasetForCE.__getitem__()中是随机从pos中抽取一个样本数据,是否...
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