SFR-Embedding-Mistral

基于Mistral的开源多语言文本嵌入模型

性能指标模型评估 Github 模型数据集 MTEB 机器学习开源项目 Huggingface

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。

Huggingface

介绍相关项目

mteb - 多任务文本嵌入模型评估基准

GithubMTEB基准测试开源项目文本嵌入自然语言处理评估

MTEB是一个开源的文本嵌入模型评估基准，涵盖多种任务类型和语言。它提供标准化的测试集、灵活的评估配置和公开排行榜。研究人员可以使用MTEB评估自定义模型，添加新任务，并进行模型性能比较，从而推动文本嵌入技术的进步。

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。

mmlw-e5-small - 波兰语文本嵌入模型用于自然语言处理任务

GithubHuggingfacesentence-transformers开源项目性能指标机器学习模型模型评估自然语言处理

mmlw-e5-small是一个针对波兰语优化的文本嵌入模型。它在MTEB基准测试的多个任务中表现优异，包括聚类、分类和检索。模型支持多种评估指标，如准确率、F1分数、MAP和NDCG。该工具主要用于句子相似度、特征提取和检索等自然语言处理任务。

llm-embedder - FlagEmbedding 高性能文本向量化模型助力信息检索与语义搜索

FlagEmbeddingGithubHuggingface开源项目微调文本嵌入检索增强模型重排模型

FlagEmbedding项目开发了一系列高性能文本向量化模型,可将文本转化为低维密集向量。这些模型在信息检索、文本分类、聚类和语义搜索等任务中表现出色,也可用于构建大语言模型的向量数据库。项目包含BGE和LLM-Embedder等多个中英双语模型,在MTEB和C-MTEB基准测试中均取得第一。FlagEmbedding还提供模型微调代码和性能评估工具,便于进行定制化训练和测试。

snowflake-arctic-embed-m - 多语言句子嵌入模型助力相似度计算和语义搜索

GithubHuggingfacesentence-transformers分类开源项目检索模型相似度计算聚类

snowflake-arctic-embed-m是一个开源的句子嵌入模型，主要用于多语言环境下的相似度计算和语义搜索。在MTEB基准测试中，该模型在分类、聚类和检索等任务上展现了不错的性能。它能够处理多种语言，有效提取句子的语义信息，为各类自然语言处理应用提供嵌入表示。模型适用于文本分类、信息检索和语义相似度计算等场景。

Mistral-7B-v0.3 - 词汇扩展提升语言模型性能

GithubHugging FaceHuggingfaceMistral-7B-v0.3transformers大语言模型开源项目模型词汇扩展

Mistral-7B-v0.3版本引入了32768项扩展词汇，提升了语言模型的表现能力。结合mistral-inference使用，支持灵活的文本生成和定制处理。该版本尚未具备完善的安全机制，计划通过与社区合作，探索在输出需调节的环境中实现安全部署。

BioMistral-7B - 多语言开源生物医学语言模型评估

BioMistralGithubHuggingface医学多语言开源开源项目模型量化

BioMistral是专为生物医学设计的开源大型语言模型，基于Mistral，经PubMed Central数据进一步训练，表现出色于多语言医学问答评估。其轻量化模型可通过量化和模型合并提升竞争力，为医学领域首次进行跨语言大规模评估。所有模型、评估基准和脚本免费开放供研究使用，建议避免在临床或专业医疗环境中应用，因存在潜在风险和偏见。

GIST-Embedding-v0 - 高性能句子嵌入模型支持多种自然语言处理任务

GithubHuggingfacesentence-transformers分类任务句子相似度开源项目检索任务模型特征提取

GIST-Embedding-v0是一个句子嵌入模型，适用于多种自然语言处理任务。该模型在MTEB基准测试中展现出良好性能，特别是在英语文本处理方面。它支持分类、检索和聚类等应用，为开发者提供了一个灵活的文本表示解决方案。

Mistral-7B-v0.1-sharded - 模型带来更高效的文本生成性能

GithubHugging FaceHuggingfaceMistral 7Btransformer模型大语言模型开源项目模型预训练

Mistral-7B-v0.1是一个预训练的生成文本模型，拥有70亿参数，采用先进的变压器架构，并在多项基准测试中表现优于Llama 2 13B。该模型分片为2GB，以减少RAM需求，适合在资源有限的环境中应用，但不包含内容监管功能。若遇到'mistral'错误，通过安装transformers源代码可解决。

mistral-7b-sft-beta - 基于UltraChat数据集训练的Mistral-7B优化模型

GithubHuggingFaceHuggingfaceMistral-7B开源项目微调模型深度学习自然语言处理

Mistral-7B-sft-beta是一个在UltraChat数据集上训练的大型语言模型，基于Mistral-7B-v0.1开发。作为Zephyr-7B-β的基础训练模型，采用直接偏好优化方法，支持英语文本生成。模型包含7B参数，使用MIT开源协议，通过TRL框架的SFTTrainer在经过筛选的UltraChat对话数据集上完成训练。

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