M3E是Moka Massive Mixed Embedding的缩写,是一个由MokaAI训练并开源的文本嵌入模型。适合使用场景主要是中文,少量英文的情况,其在文本分类和文本检索任务上表现出色,据称在某些任务上超越了ChatGPT。 M3E共有三种模型,各有不同的维度 m3e-small m3e-base m3e-large 什么是嵌入(Embedding) ? 嵌入是一种将单词...
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 和 base 两个版本,可以按需选用 ALL IN ONE,M3E 旨在提供一个 ALL IN ONE 的文本嵌入模型,不仅支持同质句子相似度判断,还支持异质文本检索,你只需要一个模型就可以覆盖全部的应用场景,未来还会支持代码检索 文本分类 数据集选择,选择开...
python3 -c "from sentence_transformers import SentenceTransformer; model = SentenceTransformer('moka-ai/m3e-base'); print(model.encode(['Hello World!', '你好,世界!']))" ### Save m3e-base to local path python3 -c "from sentence_transformers import SentenceTransformer; model = SentenceTrans...
参数数量维度中文英文s2ss2ps2c开源兼容性s2s Accs2p ndcg@10m3e-small24M512是否是否否是优0.58340.7262m3e-base110M768是是是是否是优0.61570.8004text2vec110M768是否是否否是优0.57550.6346openai-ada-002未知1536是是是是是否优0.59560.7786(2)、M3E选择的必要 a、实践过程中在不牺牲准确度的情况下向量...
https://huggingface.co/moka-ai/m3e-base M3E Models 是使用千万级 (2200w+) 的中文句对数据集进行训练的 Embedding 模型,在文本分类和文本检索的任务上都超越了 openai-ada-002 模型(ChatGPT 官方的模型)。 M3E的数据集,模型,训练脚本,评测框架都开源。 M3E 是 Moka Massive Mixed Embedding 的缩写 · ...
参数数量维度中文英文s2ss2ps2c开源兼容性s2s Accs2p ndcg@10 m3e-small24M512是否是否否是优0.58340.7262 m3e-base110M768是是是是否是优0.61570.8004 text2vec110M768是否是否否是优0.57550.6346 openai-ada-002未知1536是是是是是否优0.59560.7786
python3 -c "from sentence_transformers import SentenceTransformer; model = SentenceTransformer('moka-ai/m3e-base'); model.save('m3e-base-model/')" 代码示例: async def embed (self, text_or_documents): if isinstance(text_or_documents, list): ...
构建M3E‑base‑TextDimension模型;利用大语言模型识别评论中的实体,并改写评论以提取评论维度;结合用户需求和评论维度,通过大语言模型筛选出关键维度集以确认需求维度;将评论维度和需求维度输入至M3E‑base‑TextDimension模型,以生成评论Embedding和需求Embedding;通过计算评论Embedding和需求Embedding的余弦相似度进行...
目前检索任务榜单下效果最好的是bge系列的 bge-large-zh 模型,langchain-chatchat项目中默认的 m3e-base 也处于比较靠前的位置 02 第二部分 OpenAI的text-embedding模型:从ada-002到3-small/3-large 2.1 text-embedding-ada-002 2.1.1 模型简介 text-embedding-ada-002是OpenAI于2022年12月提供的一个embedding...
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: ...