BGE主要分为三个阶段pretrain,finetune,和reranker 1.1 Pretrain pretrain主要采取了RetroMAE预训练的思想,在NLP常用的预训练模型通常是由token级别的任务进行训练的,如MLM和Seq2Seq,但是密集检索任务更倾向于句子级别的表示,需要捕捉句子的信息和之间的关系,一般主流的策略是自我对比学习和基于自动编码。
文本检索场景,请使用具备文本检索能力的模型,只在 Sentence 2 Sentence 上训练的文本嵌入模型,没有办法完成文本检索任务 3、 FlagEmbedding也有 Embedding Model:Visualized-BGE,BGE-M3,LLM Embedder,BGE Embedding,感兴趣的小伙伴也可以尝试一下! 4、RAG整个流程中关键节点和涉及到的现成包列举如下:不同节点可以根据用...
其有多个版本,分为m3e-small、m3e-base、m3e-large,m3e GitHub地址:GitHub - wangyingdong/m3e-base,其 使用in-batch负采样的对比学习的方式在句对数据集进行训练,为了保证in-batch负采样的效果,使用A100来最大化batch-size,并在共计2200W+的句对数据集(包含中文百科,金融,医疗,法律,新闻,学术等多个领域)...
在训练BGE-M3时,智源研究员在现有长文本检索数据集的基础之上,通过模型合成的方式获取了大量文本长度分布多样化的训练数据 与此同时,BGE-M3通过改进分批(batch)与缓存(cache)策略,使得训练过程具备足够高的吞吐量与负样本规模,从而确保了训练结果的质量。基于数据与算法双层面的优化处理,BGE-M3得以高质量的支持“句子...
m3e模型使用in-batch负采样的对比学习方式进行训练,能够有效地提高嵌入向量的质量。此外,m3e模型还采用了指令数据集和Roberta系列模型,进一步提高了其在NLP任务中的性能。 四、bge模型 bge(Bilingual General Embedding)模型是一种基于高效预训练和大规模文本微调的文本嵌入方法。它首先使用RetroMAE预训练算法在大规模语料...
动手学习RAG:迟交互模型colbert微调实践 bge-m3 1. 环境准备 pip install open-retrievals 2. 使用M3E模型 from retrievals import AutoModelForEmbedding embedder = AutoModelForEmbedding.from_pretrained('moka-ai/m3e-base', pooling_method='mean') embedder [图片上传失败...(image-d940b0-1726231154763)...