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SFR-Embedding-Mistral

基于Mistral的开源多语言文本嵌入模型

SFR-Embedding-Mistral是基于Mistral架构的多语言文本嵌入模型,通过MTEB基准测试验证其在文本分类、语义匹配和信息检索领域的性能表现。模型在AmazonPolarity分类测试中实现95.97%准确率,可用于多语言文本向量化处理。

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。
Mixture-of-depths - Transformer语言模型的动态计算资源分配方法
GithubMixture-of-Depths开源项目模型实现深度学习语言模型
Mixture-of-depths是一种Transformer语言模型优化方法,通过动态分配计算资源提高性能。该项目提供Mistral、Mixtral、LLama等多个主流模型的非官方实现。项目支持高级API接口,兼容transformers库,便于研究应用。这种方法旨在提升模型推理效率和灵活性,同时保持输出质量。
finetune-embedding - 利用合成数据微调嵌入模型提升RAG检索效果
GithubLlamaIndexRAG合成数据嵌入模型微调开源项目检索性能
finetune-embedding项目展示了利用合成数据微调嵌入模型来提升RAG性能的方法。该项目详细介绍了使用大语言模型生成合成数据集、微调开源嵌入模型和评估模型效果的步骤。在小规模金融PDF文档数据集上的实验证明,微调后的嵌入模型能显著提高检索性能。这种方法通过大语言模型生成假设性问题,无需人工标注即可创建高质量训练数据,为RAG系统优化提供了新思路。
fastembed-rs - 基于Rust的无需Tokio依赖,支持同步操作的高效文本嵌入工具
FastEmbed-rsGithubONNXRust开源项目文本嵌入量化模型
FastEmbed-rs为基于Rust的高效文本嵌入工具,无需Tokio依赖,支持同步操作。允许使用Hugging Face等多种模型,并通过并行处理实现高效批量嵌入。支持加载自定义.ONNX模型,提供简洁API以快速实现文本嵌入和重排,适合追求高性能文本处理的开发者。
Play-with-LLMs - 一系列关于大型语言模型的训练、评估和应用的详细指南
GithubLLM应用Mistral-8x7b-Instruct中文实现大型语言模型开源项目模型微调
Play-with-LLMs提供一系列关于大型语言模型的训练、评估和应用的详细指南,涉及RAG、Agent、Chain等多种结构,包括多个实用案例和应用代码。项目旨在帮助开发者迅速掌握并深入理解大型语言模型。
open-metric-learning - 开源的PyTorch度量学习框架 支持多模态嵌入训练
GithubPyTorchopen-metric-learning嵌入向量度量学习开源项目检索系统
open-metric-learning是一个基于PyTorch的开源度量学习框架,用于训练和验证高质量嵌入模型。它提供端到端流水线、实用案例和预训练模型库,支持图像和文本等多种模态。该框架具有统一的检索结果处理和评估方法,适用于人脸识别、商品搜索等嵌入学习任务。已被多家知名公司和机构采用,是一个功能丰富、易于上手的度量学习工具。
flair - 一个易用的最先进自然语言处理和文本嵌入框架,支持多语言模型应用
FlairGithubPyTorch开源项目情感分析文本嵌入自然语言处理
Flair 是一个强大的自然语言处理库,支持命名实体识别、情感分析、词性标注等多种功能,并且支持多种语言。通过简易接口,用户可以轻松使用和整合多种词和文档嵌入,基于 PyTorch 框架进行模型训练和实验。Flair 还对生物医学文本有特殊支持,并提供最新的命名实体识别模型,性能媲美甚至超过当前最优结果。用户可以在 Hugging Face 平台上访问并试用这些模型。
stella - 支持长文本的通用中文文本编码模型
C-MTEBGithubstella模型中文文本编码向量嵌入开源项目长文本处理
stella是一个通用中文文本编码模型,提供base和large两个版本,支持1024长度输入。模型采用多样化训练数据和先进方法,包括对比学习、难负例处理和EWC技术。在C-MTEB基准测试中表现优异,特别是长文本编码能力突出。适用于文本分类、聚类和检索等多种自然语言处理任务。
Embedefy - 高效嵌入向量生成平台助力多元AI应用增强
AI工具AI应用Embedefy向量空间嵌入数据表示
Embedefy是一个专业的嵌入向量生成平台,旨在简化AI应用的增强过程。该平台采用开源模型,支持用户灵活切换至自有基础设施。Embedefy广泛适用于检索增强生成(RAG)、模型微调、语义搜索、聚类、推荐、异常检测和分类等领域。通过提供API和PostgreSQL扩展,Embedefy使嵌入向量功能能够无缝集成到应用程序和数据库中,为AI开发提供强大支持。Embedefy提供高性价比的嵌入向量生成服务,特别适合处理大规模数据集,为各类AI项目提供高效、经济的解决方案。
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