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行向量化处理，但也有一定的双语处理能力。 bce

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-Embedding，它在多语言性（Multi-Linguality）、多功能性（Multi-Functionality）和多粒度性（Multi-Granularity）方面表现出色。

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”等不同粒度的输入文本，最大输入长度为 8192，并且一站式集成了稠密检索、稀疏检索、多向量检索三种检索功能，在多个评测基准中达到最优水平。 BGE-M3是首个集多语言（Multi-Linguality）、多粒度（Multi-Granularity）、多功能（Multi-Functionality）三大技术特征于一体的语义向量模型，极 …

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 …

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；

2024年8月4日 · 下面看个具体的 embedding & retrieval 模型：BGE-M3。 3.3 BGE-M3（BERT-based learned sparse embedding）是如何工作的？ BGE 是一系列 embedding 模型，扩展了 BERT 的能力。BGE-M3 是目前最新的一个，3 个 M 是强调的多个 multi-能力： Multi-Functionality; Multi-Linguisticity; Multi-Granularity; 3.3.1 ...

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 can support more than 100 working languages, leading to new state-of-the-art performances on multi-lingual and cross-lingual retrieval tasks.

2024年1月30日 · M3-Embedding统一了嵌入模型的所有三个常见检索功能，即稠密检索、稀疏检索和多向量检索。 2.1 稠密检索：取最后一层的[CLS] token query embedding:

2024年12月20日 · BGE（BAAI General Embedding）是智源研究院打造的通用语义向量模型。自2023年8月发布以来，智源团队陆续发布了中英文模型BGE v1.0、v1.5以及多语言模型 BGE-M3，截至目前，BGE 系列模型全球下载量超过 1500万，位居国内开源AI模型首位。

从结论看，目前我当前的应用场景，如果关注的指标是TOP@1 或者是 TOP@5的话，更适合使用tao8k；如果关注的指标是TOP@10的话，则更适合使用M3E。 Huggingface 上的mteb是一个海量Embeddings排行榜，定期会更新Huggingface开源的Embedding模型各项指标，进行一个综合的排名，大家可以根据自己的实际应用场景，选择适合自己的Embedding模型。 在 MTEB 的排行榜中，数据会定期刷新，排行数据也会定期变化。 比如，我前阵子在做模型评测时，那时候 达摩 …