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jina-embeddings-v2-base-en

先进的嵌入模型提升多种自然语言处理任务性能

jina-embeddings-v2-base-en是一款高性能嵌入模型,为多种自然语言处理任务生成优质语义表示。在MTEB基准测试中,该模型在文本分类、检索和聚类等任务上表现卓越。尽管名称包含'en',但实际支持多语言处理,可应用于信息检索、问答系统和文本相似度计算等场景。模型采用先进技术,在实际应用中兼具效率和准确性。

text2vec - 多模型文本向量化工具,支持多语言文本匹配分析
BERTGithubText2vec开源项目文本向量化文本相似度模型训练
text2vec工具实现了多种文本向量表示和相似度计算模型,如Word2Vec、BERT、Sentence-BERT和CoSENT。最新版本增加了多卡推理和命令行工具,方便用户批量处理文本向量化。它在中英文测试集上的表现优秀,尤其新版中文匹配模型在短文本区分上有显著提升。该工具为中文和多语言文本匹配提供了丰富的支持,能够满足各种文本语义分析任务的需求。
instructor-embedding - 指令微调的文本嵌入模型
GithubINSTRUCTOR定制化任务开源项目文本嵌入模型高性能
INSTRUCTOR是一种指令微调的文本嵌入模型,无需额外训练即可生成定制化的文本嵌入,支持多种任务和领域,覆盖70项不同的嵌入任务,表现卓越。最新更新包括优化的代码结构和硬负样本检查点。用户可以通过本地或Colab轻松安装和使用INSTRUCTOR进行文本分类、信息检索和聚类等任务,并提供详细的安装及使用指南。
FlagEmbedding - 提升多语言及多功能检索能力的创新嵌入模型
AI绘图FlagEmbeddingGithub多语言开源项目模型微调语言模型
FlagEmbedding是开源的多语言文本嵌入模型集,涵盖从视觉嵌入到长上下文支持的全面技术,稳定领先多项国际基准测试。
uniem - 中文通用文本嵌入模型,支持多种微调与评测方案
GithubHuggingFaceM3EMTEB-zhuniem中文嵌入模型开源项目
项目旨在创建中文通用文本嵌入模型,提供训练、微调和评测代码,并在 HuggingFace 开源。更新亮点包括:FineTuner 支持多模型微调、推出中文版 MTEB 以及 M3E 系列模型在分类与检索任务中的表现。M3E 模型完全兼容 sentence-transformers,使用简易代码即可微调。项目推出 MTEB-zh 进行标准化评测,覆盖多个数据集和模型,结果已发布。
transformers - 机器学习库,覆盖文本、视觉与音频处理
GithubHugging Face人工智能多模态开源项目机器学习自然语言处理
探索🤗 Transformers——一个功能全面的机器学习库,覆盖文本、视觉与音频处理。该库提供数千种可对接JAX、PyTorch或TensorFlow的预训练模型,适用于多种语言处理与多模态任务。主要功能包括: - 文本分类 - 信息提取 - 问答系统 - 摘要生成 - 翻译 - 文本生成 此外,还能处理表格问答、OCR及视觉问答等多模态任务。Transformers库易于使用,支持模型间的快速切换与无缝整合。
fastembed - 轻量且高速的Python文本嵌入式生成库,面向多模态支持
FastEmbedGithubONNX RuntimeQdrant多语言模型开源项目文本嵌入
FastEmbed,一个为速度和效率优化的Python库,支持多语言且易于扩展的嵌入式模型生成工具,适用于服务器和GPU环境。简化高效编码,无需依赖庞大的数据下载,适用于多种数据类型和复杂任务,是开发精确嵌入系统的理想工具。
jina - 帮助开发者构建和部署多模态AI应用的开源框架
DeploymentExecutorGithubJina云原生技术多模态AI开源项目热门
Jina是一个强大的开源框架,帮助开发者构建和部署多模态AI应用。它支持通过gRPC、HTTP和WebSockets通信,并且可以轻松扩展和部署到生产环境。无需担心底层基础设施的复杂性,开发者可以专注于逻辑和算法。Jina支持任何数据类型和主流深度学习框架,提供Pythonic体验,从本地部署到使用Docker-Compose、Kubernetes或Jina AI Cloud的高级编排。此外,Jina的流水线功能允许多个微服务容器化并独立扩展,实现高性能服务设计。
AnglE - 基于BERT和LLM模型提升句子嵌入效果的方法
AnglEBERTGithub开源项目文本嵌入语义文本相似性长句模型
AnglE框架可通过多样化的模型策略和损失函数,进行基于BERT和LLM模型的句子嵌入训练和推理,已在众多语义相似度任务中表现卓越。
bpemb - 基于BPE技术的多语言预训练子词嵌入,用于自然语言处理
BPEmbByte-Pair EncodingGithub子词嵌入开源项目神经网络自然语言处理
BPEmb使用Byte-Pair Encoding (BPE)技术,为275种语言提供训练好的子词嵌入,训练数据来自Wikipedia。该项目为神经网络在自然语言处理任务中提供输入。用户可以通过pip安装BPEmb,并自动下载所需的嵌入和SentencePiece模型。BPEmb支持子词分段和预训练子词嵌入,适用于多种语言处理任务,具有多种词汇表大小选择,以满足不同应用需求。
awesome-huggingface - 综合NLP开源项目与Hugging Face集成工具
GithubHugging FaceNLP工具包transformers开源项目机器学习自然语言处理
该项目列出了多个优秀的开源项目和应用,均与Hugging Face库集成,为各类NLP任务提供有效的解决方案。内容涵盖官方库教程、NLP工具包、文本表示、推理引擎、模型扩展、模型压缩、对抗攻击、风格转换、情感分析、语法纠正、翻译、知识与实体、语音处理、多模态学习、强化学习、问答系统、推荐系统、评估工具、神经搜索、云支持和硬件支持等多个领域。此项目能够帮助用户找到并使用适合的工具和库,提升自然语言处理任务的效率和效果。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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