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jina-embeddings-v2-base-code

jina-embeddings-v2-base-code

多语言代码嵌入模型 支持长序列和高效推理

jina-embeddings-v2-base-code是一款支持英语和30种常用编程语言的代码嵌入模型。它采用Bert架构和ALiBi技术，支持8192序列长度，适合处理长文档。该模型经过大规模代码数据训练，拥有1.61亿参数，可快速高效地生成嵌入。它在技术问答和代码搜索等场景表现出色，为开发者提供了实用的工具。

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jina-embeddings-v2-base-code 项目介绍

项目概述

jina-embeddings-v2-base-code 是由 Jina AI 公司开发的一个多语言文本嵌入模型。该模型不仅支持英语，还能处理30种广泛使用的编程语言。它是 jina-embeddings-v2 系列的一部分，具有强大的8192序列长度支持能力。

模型架构与训练

该模型基于 Bert 架构（JinaBert），并采用了对称双向 ALiBi 变体，以支持更长的序列长度。模型的骨干网络 jina-bert-v2-base-code 在 github-code 数据集上进行了预训练。随后，模型在 Jina AI 收集的超过1.5亿对编码问答和文档字符串源代码对上进行了进一步训练。这些数据对来自各个领域，并经过了仔细的清理过程。

模型特点

  1. 支持8192序列长度，适用于处理长文档的场景。
  2. 拥有1.61亿参数，在保证性能的同时实现快速和内存高效的推理。
  3. 多语言支持：除英语外，还支持30种常用编程语言。
  4. 基于 ALiBi 技术，可以扩展到更长的序列长度。

应用场景

该模型特别适用于技术问答和代码搜索等需要处理长文档的场景。它的多语言支持特性使其在各种编程相关的任务中表现出色。

使用方法

用户可以通过多种方式使用 jina-embeddings-v2-base-code 模型：

  1. 使用 Jina AI 的 Embedding API。
  2. 通过 transformers 包直接使用。
  3. 使用 sentence-transformers 库。
  4. 在 JavaScript 中使用 Transformers.js 库。

在使用时，建议应用平均池化（mean pooling）来获得高质量的句子嵌入。

相关模型

Jina AI 还提供了其他几个嵌入模型，包括：

  • jina-embeddings-v2-small-en：3300万参数
  • jina-embeddings-v2-base-en：1.37亿参数
  • jina-embeddings-v2-base-zh：中英双语嵌入
  • jina-embeddings-v2-base-de：德英双语嵌入
  • jina-embeddings-v2-base-es：西英双语嵌入（即将推出）

未来计划

Jina AI 计划进一步扩展其嵌入模型系列：

  1. 开发支持更多欧洲和亚洲语言的双语嵌入模型。
  2. 推出支持多模态 RAG 应用的多模态嵌入模型。
  3. 开发高性能的重排序器。

社区支持

Jina AI 鼓励用户加入他们的 Discord 社区，与其他社区成员交流想法和经验。这为用户提供了一个直接与开发团队和其他使用者互动的平台。

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