Luotuo-Text-Embedding

基于OpenAI API蒸馏的开源中文文本嵌入模型

Luotuo Embedding 文本嵌入 BERT OpenAI 骆驼 Github 开源项目

Luotuo-Text-Embedding是一个从OpenAI API蒸馏的开源中文文本嵌入模型。它基于BERT和GLM架构，将文本转化为1536维向量。该模型在文本可视化、相关性测试、模糊搜索和聚类等场景中表现优异。项目提供详细教程和可视化工具。

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介绍相关项目

paraphrase-TinyBERT-L6-v2 - 轻量级句子嵌入模型支持语义搜索与文本聚类

GithubHuggingfaceTinyBERTsentence-transformers句子嵌入开源项目模型自然语言处理语义搜索

paraphrase-TinyBERT-L6-v2是基于sentence-transformers的句子嵌入模型，将句子和段落映射到768维密集向量空间。模型采用轻量级架构，主要应用于语义搜索和文本聚类。支持通过sentence-transformers或HuggingFace Transformers库进行调用，适用于计算资源受限的应用场景。

LLM2Vec-Sheared-LLaMA-mntp - 三步实现大模型高效文本编码

GithubHuggingfaceLLM2Vec句子相似度开源项目文本编码无监督对比学习模型自然语言处理

LLM2Vec项目通过简单的三步法，将仅解码的大型语言模型转换为有效的文本编码器。这三步包括启用双向注意力机制、掩蔽下一个词预测和无监督对比学习。经过微调，这个模型能够在文本嵌入、信息检索和句子相似性等自然语言处理应用中取得高效表现。

VLM2Vec-Full - 视觉语言模型VLM2Vec的多模态嵌入训练方法

GithubHuggingfaceTIGER-LabVLM2Vec多模态嵌入对比学习开源项目模型视觉语言模型

VLM2Vec在Phi-3.5-V模型中引入EOS标记，实现跨多模态输入的统一嵌入表达，高效结合文本与图像。通过对比学习在MMEB-train数据集上训练，并在36个数据集上进行评估，Lora训练方式表现最佳。项目提供模型检查点及完整训练记录，供用户在GitHub仓库克隆下载，通过代码实现文本与图像的嵌入和相似度计算，助力模型运用。

NoInstruct-small-Embedding-v0 - 小型嵌入模型在MTEB基准测试中展现卓越性能

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NoInstruct-small-Embedding-v0是一个小型嵌入模型，在MTEB基准测试中展现出优秀性能。该模型在文本相似度、分类和检索任务上表现突出，特别是在亚马逊评论分类中。基于sentence-transformers库开发，支持特征提取、句子相似度计算等多种NLP任务。在多个数据集上的出色表现体现了其在实际应用中的潜力。

LLM2Vec-Meta-Llama-3-8B-Instruct-mntp-supervised - LLM2Vec-Meta-Llama-3-8B模型——文本嵌入与语义相似度的高效工具

GithubHuggingfaceLLM2Vec-Meta-Llama-3-supervised分类句子相似度开源项目文本检索模型特征提取

LLM2Vec-Meta-Llama-3-8B-Instruct-mntp项目提供了创新的文本嵌入技术，支持文本分类、信息检索、重排序和聚类等多种任务。通过其监督模型，有效提升精度和召回率，如在Amazon反事实分类任务中准确率达79.94%，在ArguAna数据集的检索任务中各项指标优异。此项目在多种自然语言处理中展现出显著应用潜力，是评价文本语义相似度的关键工具。

nli-distilroberta-base-v2 - sentence-transformers模型实现句子向量化和语义分析

GithubHuggingfaceRoBERTasentence-transformers向量嵌入开源项目模型自然语言处理语义搜索

nli-distilroberta-base-v2是一个基于sentence-transformers的句子嵌入模型，将文本映射到768维向量空间。该模型适用于聚类、语义搜索等任务，使用简单且效果出色。它支持通过几行代码生成句子嵌入，为自然语言处理提供了有力工具。

distilbert-multilingual-nli-stsb-quora-ranking - DistilBERT多语言句子嵌入模型实现高效语义搜索和相似度计算

GithubHuggingfacesentence-transformers向量嵌入多语言模型开源项目模型自然语言处理语义相似度

这是一个基于DistilBERT的多语言句子嵌入模型，能将文本映射到768维向量空间。模型经NLI、STS-B和Quora数据集训练，支持多语言处理，适用于语义搜索、相似度计算和文本聚类等任务。通过sentence-transformers或Hugging Face Transformers，开发者可轻松将其集成到各类自然语言处理应用中，实现高效的文本分析和处理。

llm-hub - 全面了解先进语言模型在各领域的应用

GPT-3GithubLarge Language ModelsOpenAInatural language processing开源项目

这个存储库展示了GPT-3等先进语言模型在文本生成、搜索和问答领域的应用，提供详尽的教程和资源，帮助开发者构建自己的应用。无论是语言爱好者、机器学习研究者还是AI爱好者，这里是探索自然语言处理的理想平台。

bert-as-language-model - 将BERT用作双向语言模型的开源实现

BERTGithub双向上下文句子困惑度开源项目概率计算语言模型

该项目展示了BERT模型作为双向语言模型的实现方法。通过计算句子概率和困惑度，可评估文本质量。项目提供Web演示供用户体验。该实现充分利用BERT的上下文理解能力，提高了句中各词概率预测的准确性，从而在语言建模任务中实现更佳效果。

m3e-base - 中英双语文本嵌入模型，支持多种自然语言处理任务

GithubHuggingfaceM3Esentence-transformers开源项目微调文本嵌入文本相似度模型

M3E是一个开源的文本嵌入模型，在2200万+中文句对数据集上训练。该模型支持中英双语的文本相似度计算和检索，适用于文本分类、检索等多种自然语言处理任务。M3E在MTEB-zh基准测试中表现优异，多项指标超越了OpenAI的同类模型。它易于使用和微调，完全兼容sentence-transformers生态系统。

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