三大知名向量化模型比较分析——m3e,bge,bce - CSDN博客
2024年7月16日 · bge-m3支持超过100种语言，并且能够高效实现不同粒度的检索任务。 bge系列模型包括中英文模型和多语言模型，其跨语言能力全面领先。 m3e. m3e主要针对中文文本进 …
为RAG而生-BCE embedding技术报告 - 知乎 - 知乎专栏
BCEmbedding 是网易有道研发的 两阶段检索算法库，作为QAnything的基石发挥着重要作用。 作为RAG技术路线中最为重要和基础的一环，二阶段检索器一般由 召回 和 精排 这两个模块组 …
BGE M3-Embedding 模型介绍 - JadePeng - 博客园
2024年4月18日 · BGE M3-Embedding来自BAAI和中国科学技术大学，是BAAI开源的模型。相关论文在https://arxiv.org/abs/2402.03216，论文提出了一种新的embedding模型，称为M3 …
大模型 RAG 基础：信息检索、文本向量化及 BGE-M3 embedding 实践_bge-m3 …
2024年12月30日 · BGE-M3 属于左边那种，所谓的 bi-encoder embedding model， 简单说就是两个句子分别输入模型，得到各自的 embedding， 然后根据 embedding vector 计算相似度；
新一代通用向量模型BGE-M3：一站式支持多语言、长文本和多种 …
近日，智源发布了BGE家族新成员——通用语义向量模型BGE-M3，支持超过100种语言，具备领先的多语言、跨语言检索能力，全面且高质量地支撑“句子”、“段落”、“篇章”、“文档”等不同粒 …
BGE M3：论文解读与代码实践，检索增强RAG实践新策略，BGE M3 …
2024年4月10日 · 本文介绍了bge-m3模型，一种具有多语言、多功能和多粒度的文本嵌入模型，通过自知识蒸馏提升性能。 它支持100多种语言，实现密集、多向量和稀疏检索，并优化了训练 …
FYI：最近测了 bce chunksize & bge 对比 #67 - GitHub
2024年6月20日 · 三、bce 还是 bge ？ 前面验证右值时，已给出豆哥在 bce 和 bge 上的精度结果（75.39 vs 72.23）。本文并未观察到二者在结构上有显著差异，考虑到 bge 模型更大，因此推 …
BCEmbedding简介及EmbeddingModel测试 - 知乎 - 知乎专栏
从指标上可以看出:句对匹配的指标上bce与m3e-base这两个模型有较大差异: bce模型更侧重精度，m3e模型更侧重召回。 在新冠疫情数据集上bce大幅领先m3e-base，这个数据集的语义更 …
动手学习RAG：迟交互重排模型colbert微调实践 bge-m3 - 简书
2024年9月11日 · 本文我们来进行ColBERT模型的实践，按惯例，还是以 open-retrievals 中的代码为蓝本。 在RAG兴起之后，ColBERT也获得了更多的关注。 ColBERT整体结构和双塔特别相 …
BGE M3-Embedding: Multi-Lingual, Multi-Functionality, Multi …
2024年2月5日 · In this paper, we present a new embedding model, called M3-Embedding, which is distinguished for its versatility in Multi-Linguality, Multi-Functionality, and Multi-Granularity. It …