bge-base-en

英语文本嵌入模型在多任务基准测试中展现优异性能

模型排序任务聚类任务分类任务 Github MTEB 检索任务 Huggingface 开源项目

bge-base-en是一个英语文本嵌入模型，在MTEB多任务评估基准中表现优异。该模型在分类、检索、聚类等多种自然语言处理任务中均取得良好结果，尤其在问答和语义相似度任务上表现突出。作为一个多功能的文本表示工具，bge-base-en可应用于多种自然语言处理场景。

embedbase - 提供开发AI应用所需的全部工具和API，支持使用VectorDB和多种大模型

AI应用EmbedbaseGithubLLMVectorDB开源项目语义搜索

Embedbase提供易用的API，支持在无需托管的情况下使用VectorDB和多种大模型（LLM）。其核心功能包括文本生成和语义搜索，适用于推荐引擎、智能合约集成和文档交互。通过NPM安装并使用JavaScript SDK快速开始。访问文档获取教程与最佳实践，或加入Discord社区获取支持。

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。

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。

FlagEmbedding - 提升多语言及多功能检索能力的创新嵌入模型

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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。

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。

BertWithPretrained - 基于PyTorch实现的BERT模型及相关下游任务

BERTGithubPyTorchTransformer中文文本分类开源项目英文文本分类

该项目基于PyTorch实现了BERT模型及其相关下游任务，详细解释了BERT模型和每个任务的原理。项目支持分类、翻译、成对句子分类、多项选择、问答和命名实体识别等任务，涵盖中文和英语的自然语言处理。此外，项目还含有丰富的数据集和预训练模型配置文件。

llm-toys - 微调小型语言模型实现多任务处理

Githubllm-toys任务微调低资源模型对话摘要开源项目语气变化

llm-toys 项目提供适用于释义、语气转换、对话总结和主题生成等任务的小型量化3B和7B语言模型。这些经过微调的模型能在普通消费级硬件上高效运行，并通过简单的安装步骤提升文本处理和生成能力。

LongBench - 双语长文本理解多任务评估

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LongBench首次为大语言模型的长文本理解能力提供双语、多任务的全面评估基准。它覆盖中文和英文，包含六大类共21种任务，适用于单文档QA、多文档QA、摘要提取、少样本学习、合成任务和代码补全等场景。该项目提供自动化评估方法以降低成本，并涵盖平均长度为5k至15k的测试数据。同时，LongBench-E测试集通过统一采样，分析模型在不同输入长度的性能表现。

ColBERT - 基于BERT的快速大规模文本检索模型

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ColBERT是一种基于BERT的检索模型，能在数十毫秒内实现大规模文本集合的高效搜索。该模型采用细粒度的上下文后期交互技术，将段落编码为令牌级嵌入矩阵，在保持检索质量的同时提高效率。ColBERT具备索引、检索和训练功能，适用于多种信息检索任务。模型提供预训练checkpoint和Python API，方便研究人员和开发者在实际项目中快速应用。

BIG-bench - 评估大型语言模型能力的开放基准

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BIG-bench是一个开放的基准测试项目，致力于评估大型语言模型的能力并预测其未来发展。该项目包含200多个多样化任务，涉及算术、推理等多个领域。研究人员可通过JSON或编程方式贡献新任务，并利用公开模型进行评估。BIG-bench Lite作为24个精选任务的子集，提供了高效的模型性能评估方法。这一平台为深入研究语言模型能力提供了宝贵资源。

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豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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