1. Text-Embedding 技术概述 Text-embedding技术是一种将文本数据转换为向量的技术,通过深度学习模型将文本的语义信息嵌入到高维向量空间中。这些向量不仅能表达文本内容,还能捕捉文本之间的相似性和关系,从而让计算机高效地进行文本检索、分类、聚类等任务。 2. Text-Embedding 的工作原理 文本处理与输入:对原始文本进行...
由上表可以看到,acge_text_embedding模型在“Classification Average (9 datasets)”这一列中,acge_text_embedding取得了72.75的分数,显示出在文本分类任务上的优秀性能,在“Average (35 datasets)”这一列中取得了69.07的最高分数,表明在多个数据集上的综合出色表现,另外其相对适中的模型大小和内存大小,在模型规模和...
按照我的理解,我会把text embedding按照时间顺序分为以下几种类型,首先是在Bert之前的模型,主要是word2vec这种类型的模型,紧接是在Bert系列模型,典型代表是sentence bert跟simcse,然后是近几年才发展的统一句向量模型,包括sentence T5,GTR,Instructor等一系列模型,最后是这一两年里成功应用大模型到text embedding任务的...
在支撑这些大型语言模型应用落地方面,文本向量化模型(Embedding Model)的重要性也不言而喻。 近期,我在浏览huggingface发现,国产自研文本向量化模型acge_text_embedding(以下简称“acge模型”)已经在业界权威的中文语义向量评测基准C-MTEB(Chinese Massive Text Embedding Benchmark)中获得了第一名。今天这篇文章将围绕以下...
近期,合合信息的 acge_text_embedding 文本向量化模型在最近的比赛中获得了 MTEB 中文榜单(C-MTEB)榜首!C-MTEB 作为中文文本向量性能的评测标准,以其全面性和权威性在业内享有盛誉值得关注。接下来让我们仔细分析一下该项目的构成。 项目背景 在当今大语言模型迅速发展的时代,处理海量文本信息成为了一项重要挑战。在...
text-embedding-v2 text-embedding-v3 text-embedding-async-v1 2000万Tokens 领取方式:开通阿里云百炼大模型后自动发放到账户中,点击产品开通了解详情。 有效期:180天 text-embedding-async-v2 说明 您可以参阅新人免费额度确认您是否具备享有免费额度的资格,并查询免费总额度、剩余额度及到期时间。 基础限流 为了保证...
Text Embedding在大模型中的应用是一个重要的技术,它涉及到将高维度的数据(如文本)映射到低维度空间的过程。这一过程不仅有助于减少数据处理的复杂性,还能够捕捉和表达数据的语义信息。在自然语言处理(NLP)和机器学习领域,Text Embedding是实现文本分类、情感分析、机器翻译等任务的基础。 工作原理 Text Embedding的核...
本文我们将使用 nomic-embed-text[2] 模型。它是一种文本编码器,在短的上下文和长的上下文任务上,性能超越了 OpenAI text-embedding-ada-002 和 text-embedding-3-small。 Ollama[1] 是一款超级好用的工具,让你能够在本地轻松跑 Llama 2, Mistral, Gemma 等开源模型。本文我将介绍如何使用 Ollama 实现对文本...
随着技术的不断进步和创新,acge_text_embedding 致力于维持其在业界的领先地位,同时推动文本处理技术的进一步发展。对于关心或依赖文本智能处理技术的个人和企业来说,了解和使用 acge_text_embedding 将是提升效率和智能化水平的有效方案。通过深入探索 acge_text_embedding 的多维优势,希望本文能帮助各位在日益复杂的数据...
合合信息acge_text_embedding排名C-MTEB榜单第一 acge模型来自于合合信息技术团队,对外技术试用平台TextIn.com。合合信息是行业领先的人工智能及大数据科技企业,致力于通过智能文字识别及商业大数据领域的核心技术、C端和B端产品以及行业解决方案为全球企业和个人用户提供创新的数字化、智能化服务。