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。
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 …
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，极大提升了语义向量模型在现实世界的 …
BGE-M3在GPU和CPU下的响应延迟对比 - 掘金
2024年9月19日 · 以对三种长度的文本作为输入，通过调用基于GPU/CPU的服务接口获取embedding并进行耗时统计和对比，BGE-M3是效果较好的Embedding模型，详细的介绍可以 …
bge-m3 推理适配昇腾 - 华为云社区
2024年11月30日 · 【摘要】 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, 本文介绍 …
BGE-M3 — BGE documentation
BGE-M3 is a compound and powerful embedding model distinguished for its versatility in: Multi-Functionality: It can simultaneously perform the three common retrieval functionalities of …
BGE论文解读：如何炼成中文世界的通用Embedding Model - 知乎
在中文世界， 智源研究院 的 BGE 是比较有名的开源embedding model，本篇博文即对BGE的论文 -- C-Pack: Packaged Resources To Advance General Chinese Embedding [2] 进行解读。 …
bge-m3-retromae:BGE-M3，一款多语言、多功能的嵌入模型，支 …
BGE-M3，一款多语言、多功能的嵌入模型，支持文本的密集检索、稀疏检索和多元检索。 具备处理不同粒度输入的能力，可处理长度达8192个token的文档。
BGE-M3 不管是CPU还是GPU运行都很慢，这个怎么解决 - GitHub
2024年1月29日 · sentences_2 = ["BGE M3 is an embedding model supporting dense retrieval, lexical matching and multi-vector interaction.", "BM25 is a bag-of-words retrieval function that …
智源发布三款BGE新模型，再次刷新向量检索最佳水平_bge-m3和bge …
2024年7月31日 · 针对上述问题，智源研究院发布三款全新模型：英文向量模型BGE-EN-ICL，多语言向量模型BGE-Multilingual-Gemma2，多语言重排序模型BGE-Reranker-v2.5-Gemma2 …
bge-m3 文本生成向量（代码演示） - 知乎
2024年3月17日 · 在2024年的第一个月，智源公司发布了新一代的文本嵌入模型 BGE M3-Embedding。 该模型支持超过100种语言，并且能够接受不同形式的文本输入。 该模型的最 …