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bge-base-en-v1.5-41-keys-phase-2-v1

多维度向量嵌入的英语句子相似度模型

模型开源项目语义向量矩阵损失Huggingface特征提取BAAI/bge-base-en-v1.5Github句子相似度

bge-base-en-v1.5-41-keys-phase-2-v1是基于BAAI/bge-base-en-v1.5的英语句子相似度模型。该模型支持768、512、256、128和64等多种向量维度，在信息检索任务中表现优异。模型采用MatryoshkaLoss和MultipleNegativesRankingLoss训练，适用于句子相似度计算和特征提取。项目提供多种评估指标，遵循Apache-2.0许可协议开源。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface
介绍相关项目
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bge-large-zh-v1.5 - 大规模中文预训练向量模型 优化检索性能
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FlagEmbedding是一个开源项目，可将文本转换为低维密集向量，用于多种任务，如检索、分类和语义搜索。bge-base-zh-v1.5版本优化了相似度分布，没有指令也能提升检索能力。支持中文和英文的处理，并与大型语言模型(LLM)无缝集成，bge-reranker交叉编码器模型为文档重新排名提供高精度结果。此外，最新的LLM-Embedder满足多样化检索增强需求，使用户在大数据环境中更高效地完成检索和分类。
bge-m3 - 先进的多语言多功能文本嵌入模型
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BGE-M3是一个支持100多种语言的文本嵌入模型，具备多功能和多粒度处理能力。它可同时执行密集检索、多向量检索和稀疏检索，处理范围从短句到长达8192个token的文档。该模型在多语言和跨语言任务中表现出色，为检索增强生成等应用提供支持。BGE-M3采用自知识蒸馏等技术训练，在多项基准测试中取得了优秀成绩。
bge-small-en-v1.5 - BGE-Small-EN-v1.5模型为Infinity项目提供高效嵌入式推理
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BGE-Small-EN-v1.5是Infinity项目的默认嵌入式模型，支持GPU和CPU推理。通过pip安装后，用户可使用Python API或命令行界面生成句子嵌入向量。该开源模型适用于句子相似度计算等任务，为文本嵌入提供了高效且灵活的解决方案。
bge-small-zh-v1.5 - 轻量级中文文本向量化嵌入模型
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作为FlagEmbedding项目的核心组件,bge-small-zh-v1.5是一款专门面向中文场景的轻量级文本嵌入模型。该模型能将文本转化为低维向量表示,支持信息检索、文本分类和语义聚类等多种应用场景。在v1.5版本中优化了相似度计算机制,提升了零样本检索性能。模型支持主流深度学习框架调用,可无缝集成到向量数据库等实际应用中。
e5-base - 多语言句子嵌入模型用于文本理解和检索任务
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e5-base是一个句子嵌入模型，用于多语言文本理解和检索任务。该模型在MTEB基准测试中表现优秀，涵盖分类、检索、聚类和语义相似度等任务。e5-base支持多种语言，适用于问答系统、文档检索和语义搜索等应用场景。这个模型为自然语言处理应用提供了有效的工具。
sentence-t5-base - 基于T5架构的句子编码模型用于文本相似度分析
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