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

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 这两个模块组成。 本文将详细讲述有道BCEmbedding二阶段检索 算法设计 和 实践过程，为RAG社区的语义检索优化提供思路。 开放域问答（Open domain question answering， ODQA）是自然语言处理（NLP）一个长期存在的任务，也是实际生产生活中经常遇到的需求。 ODQA的任务目标是根据大规模 …

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。

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；

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，并优化了训练策略以提高效率。

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 …

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加细粒度一些。 后续会用更多的数据集和更多的embedding模型做对比实验。 bge模型和bce不相上下，领先于m3e-base. 简介 BCEmbedding是由网易有道开发的中英双语和跨语种语义表征算法模型库，其中包含 EmbeddingModel和RerankerModel两类基础模型。 EmbeddingModel专门用于 …

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似，但迟交互式也就意味着比起一般ranking模型，交互来的更晚一些。 本文代码： https://colab.research.google.com/drive/1QVtqhQ080ZMltXoJyODMmvEQYI6oo5kO?usp=sharing. 还是采用 C-MTEB/T2Reranking 数据。 每个样本有query, positive, negative。 其中query …

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.