gte-Qwen2-7B-instruct

Qwen2架构驱动的多语言句子嵌入模型

模型 Github Qwen2 开源项目 Huggingface 自然语言处理 MTEB 句子相似度模型评估

gte-Qwen2-7B-instruct是基于Qwen2架构开发的多语言句子嵌入模型。在MTEB基准测试中,该模型在句子相似度、文本分类和信息检索等任务上表现出色。它支持多语言处理,能有效完成跨语言文本理解,为自然语言处理应用提供强大的语义表示能力。

文档

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。

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。

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。

BCEmbedding - 双语跨语言嵌入模型提升检索增强生成效果

BCEmbeddingGithubRAG双语开源项目语义表示跨语言

BCEmbedding是一款双语和跨语言嵌入模型，针对检索增强生成(RAG)任务进行优化。该模型包含EmbeddingModel和RerankerModel两个组件，分别用于语义向量生成和搜索结果优化。BCEmbedding在中英文语义表示和RAG评估中展现出优异性能，支持多语言和多领域应用。该项目提供了便捷的API接口，可直接集成到RAG系统中，已在实际产品中得到应用验证。

open-text-embeddings - 使用多源模型的OpenAI API兼容文本向量生成工具

GithubLangChainOpenAI APIembeddingsopen-text-embeddingssentence-transformers开源项目

该项目创建了与OpenAI API兼容的文本向量生成端点，支持多种开源句子转换模型，包括BAAI/bge-large-en、intfloat/e5-large-v2、sentence-transformers等。提供详细的本地和云端部署指南，方便用户在多种环境下运行服务器，实现高效查询与存储。用户也可通过Colab在线测试，体验开源文本向量生成的便捷性。

sgpt - 提升语义搜索精准度的句嵌入GPT模型

GithubSGPT交叉编码器双编码器对比微调开源项目语义搜索

SGPT项目通过改进GPT模型，提供了高效的语义搜索解决方案。该项目支持对称和非对称搜索，使得句子嵌入更具语义意义。新发布的GRIT模型在同一结构下融合了多种编码器，性能更佳。欢迎访问GitHub，了解详细信息和获取预训练模型。

sentence-transformers - 多语言文本和图像嵌入向量生成框架

GithubSentence Transformers向量表示开源项目深度学习自然语言处理预训练模型

sentence-transformers是一个基于transformer网络的框架，用于生成句子、段落和图像的向量表示。该项目提供了多语言预训练模型，支持自定义训练，适用于语义搜索、相似度计算、聚类等场景。这个开源工具在自然语言处理和计算机视觉任务中表现出色，为研究人员和开发者提供了便捷的嵌入向量生成方案。

Baichuan-7B - 开源中英双语大规模预训练模型，支持商用

Baichuan-7BGithubTransformer结构中英双语开源可商用开源项目预训练语言模型

Baichuan-7B是由百川智能开发的开源可商用中英双语大规模预训练语言模型。基于Transformer结构，该模型在1.2万亿tokens上训练，拥有70亿参数，并提供4096长度的上下文窗口。在中文和英文的基准测试（C-Eval和MMLU）中表现出色。该模型可在Hugging Face和ModelScope平台上获取，适合开发者和研究人员使用。

text-embeddings-inference - 快速上手Ai理论及应用实战

API文档BERTDockerGithubtext-embeddings-inference开源项目模型部署

Text Embeddings Inference 为文本嵌入模型提供高效的推理服务，支持多种模型配置，适合AI及深度学习需求。快速部署和卓越的服务器级性能使其成为企业和研究机构面对大规模文本处理和复杂查询时的理想选择，支持包括 [BERT](https://link-to-bert) 和 [RoBERTa](https://link-to-roberta) 在内的多种模型，并兼容 Docker 和完备的 API 文档。

rasa_nlu_gq - 高级中文自然语言理解工具的功能与扩展

GithubRasa NLUtensorflow实体识别开源项目模型自然语言理解

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