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bce-reranker-base_v1

改进多语言文本排序的跨语种嵌入模型

BCEmbedding 提供双语和跨语种文本排序功能,适合多领域应用,如教育、法律、金融等领域。其 RerankerModel 通过相关性分数评价,提高搜索结果的质量,支持中文、英文、日文和韩文,深入捕获查询与文本之间的语义关系,是 Youdao 产品中的核心技术。

bge-reranker-base - 高性能中英文文本重排序模型
BGEFlagEmbeddingGithubHuggingface开源项目文本嵌入检索模型模型微调
bge-reranker-base是一款基于交叉编码器的中英文文本重排序模型。该模型能对搜索引擎返回的候选文档进行精准重排,有效提升检索质量。在多个重排序任务中表现出色,适用于优化各类信息检索和问答系统的结果。
bge-reranker-large - 高效多语言文档重排序模型
FlagEmbeddingGithubHuggingface多语言嵌入模型开源项目模型语义检索重排序模型
BGE-Reranker-Large是一款开源的多语言文档重排序模型,支持中英文处理。该模型可对检索结果进行精确重排,有效提升检索质量。采用交叉编码器架构,在准确度和效率间实现平衡。使用简便,无需额外指令即可计算相似度,适用于多种检索增强场景。
mxbai-rerank-base-v1 - 跨语言重排序模型提升搜索结果相关性
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
mxbai-rerank-base-v1是一个基于transformers库开发的跨语言重排序模型。该模型支持多语言处理,可在transformers.js中使用,有助于提升搜索结果的相关性。模型采用Apache-2.0开源协议发布,适用于搜索引擎、推荐系统和问答系统等场景,能够优化排序结果。
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。
bge-reranker-v2-gemma - 多语言支持的轻量级文本重排工具
FlagEmbeddingGithubHuggingfaceReranker多语言开源项目模型模型列表相似性评分
bge-reranker-v2-gemma项目提供了一种轻量级的多语言文本重排器,具备快速推理能力和出色的英语及多语言应用表现。通过输入查询和文档,模型能够输出相似度得分,并将结果映射为0到1之间的值。用户可以根据具体需求选择适合的模型,适用于多语言环境下的高效文本重排。该工具提供性能和效率的优化选项,便于模型的迭代与升级。
gte-multilingual-reranker-base - 高效多语言文本重排模型,提升信息检索性能
GithubHuggingfacegte-multilingual-reranker-base多语言处理开源项目文本嵌入模型阿里巴巴云高性能
gte-multilingual-reranker-base是GTE系列中的多语言文本重排模型,适用于多语言信息检索。其采用编码器架构,在推理速度和硬件需求上均有显著优势,支持超70种语言及处理长达8192词元的文本。另有商业API版本可通过阿里云获得,实验结果获得优秀评价,详见相关论文。
bge-reranker-v2-m3 - 多语言重排模型优化检索性能
FlagEmbeddingGithubHuggingface多语言开源项目文本分类模型语义相关性重排序模型
bge-reranker-v2-m3是基于bge-m3开发的轻量级多语言重排模型。该模型部署简单,推理迅速,支持多语言处理。它能直接输出查询与文档的相关性分数,适用于多种检索场景。在BEIR、CMTEB等评测中表现出色,可有效提升检索系统效果。模型提供多个版本,可根据需求选择。
mxbai-rerank-large-v1 - 基于Transformers的文本智能重排序模型
GithubHuggingfaceTransformers开源项目文本处理机器学习模型模型训练自然语言处理
mxbai-rerank-large-v1基于Transformers架构设计的文本重排序开源模型。通过对搜索结果进行智能重排序,改善检索系统的准确率。该模型支持跨语言处理,广泛应用于搜索引擎和问答系统,部署简单且性能稳定。
bge-reranker-v2-minicpm-layerwise - 分层文本排序器支持多语言并可调节计算层数实现高效推理
BAAIFlagEmbeddingGithubHuggingface多语言处理开源项目文本分类模型模型训练
bge-reranker-v2-minicpm-layerwise是一个基于MiniCPM-2B-dpo-bf16的多语言文本排序器模型。它支持中英双语及多语言场景,可灵活选择8-40层进行计算,平衡推理速度和性能。模型在文本相关性评分和信息检索任务中表现优异,适用于大规模文本数据处理。通过FlagEmbedding框架可实现简便调用和部署,并支持FP16/BF16加速。
bge-reranker-v2.5-gemma2-lightweight - 多语言轻量级模型提供高效排序和相似度评估
GithubHuggingfacebge-reranker-v2.5-gemma2-lightweight压缩比多语言开源项目性能表现模型轻量化
该多语言轻量级排序模型通过词元压缩和逐层优化,节省资源同时维持高性能。根据使用场景和资源限制,用户可灵活选择模型的压缩比例和输出层次,实现高效推理。项目已在BEIR和MIRACL上达到新SOTA性能,技术细节报告将于稍后发布。
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