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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。

ranking - TensorFlow平台上的学习排名技术库
GithubTensorBoardTensorFlow Ranking学习排序开源项目排序模型深度学习
TensorFlow Ranking是一个适用于学习排名(LTR)技术的开源库,基于TensorFlow平台。该库包括点对、成对和列表损失函数,以及各类排名指标如平均倒数排名(MRR)和标准折扣累积增益(NDCG)。它提供了群组评分功能和LambdaLoss的实现,用于优化排名指标。此外,它还支持从偏见反馈数据中进行无偏学习。该库旨在为学术研究和工业应用提供一个开放、便捷的平台。用户可通过教程和演示快速入门,无需复杂安装。
Baichuan2 - 开源大语言模型
Baichuan 2Github大语言模型开源开源项目推理和部署模型微调
Baichuan 2,新一代开源大语言模型,拥有基于2.6万亿Tokens训练的7B与13B版本,展现卓越性能于多语言、法律及医疗领域。开发者经官方审核后,可免费商用。详情见技术报告《Baichuan 2: Open Large-scale Language Models》。
vocab-coverage - 中文语言模型识字率与词向量分布分析
BERTERNIEGithub中文认知开源项目词向量语言模型
该项目分析了多种语言模型的中文识字率与词向量分布情况,通过字符集分类和词向量空间分布的研究,了解模型在处理中文字符时的认知能力。涵盖了BERT、ERNIE、roBERTa等模型的对比,以及不同字符集的识字判定,为后续的模型评估和改进提供了参考。
open-text-embeddings - 使用多源模型的OpenAI API兼容文本向量生成工具
GithubLangChainOpenAI APIembeddingsopen-text-embeddingssentence-transformers开源项目
该项目创建了与OpenAI API兼容的文本向量生成端点,支持多种开源句子转换模型,包括BAAI/bge-large-en、intfloat/e5-large-v2、sentence-transformers等。提供详细的本地和云端部署指南,方便用户在多种环境下运行服务器,实现高效查询与存储。用户也可通过Colab在线测试,体验开源文本向量生成的便捷性。
AnglE - 基于BERT和LLM模型提升句子嵌入效果的方法
AnglEBERTGithub开源项目文本嵌入语义文本相似性长句模型
AnglE框架可通过多样化的模型策略和损失函数,进行基于BERT和LLM模型的句子嵌入训练和推理,已在众多语义相似度任务中表现卓越。
neural-cherche - 专注于神经搜索模型微调和快速推理的工具库
BM25ColBERTGithubNeural-ChercheSparseEmbedSplade开源项目
Neural-Cherche 是一个专为微调和推理神经搜索模型(如 Splade、ColBERT 和 SparseEmbed)设计的库,兼容多种设备。通过该库,用户可以高效地进行模型微调,并在离线和在线环境中执行推理。此外,Neural-Cherche 提供多种检索器和排序器,支持保存嵌入以避免重复计算,适用于多种信息检索任务,并附有便捷的安装步骤和详细文档。
bagel - 综合数据源与多样化技术的大语言模型训练框架
BagelDPOGithub关键词选择开源项目微调数据集
Bagel是一个综合性大语言模型训练框架,融合多种数据源和先进技术。该项目利用多样化数据集进行监督微调(SFT)和直接偏好优化(DPO),包括指令、对话和纯文本数据。Bagel采用vicuna、llama-2、alpaca和chat-ml等多种提示格式,旨在提升模型泛化能力。通过SFT和DPO两阶段训练,Bagel致力于打造功能完善、性能优异的语言模型。
DeepSeek-MoE - 创新MoE架构打造高效大规模语言模型
DeepSeekMoEGithubMoE架构大语言模型开源模型开源项目模型评估
DeepSeek-MoE项目开发了创新的混合专家架构语言模型,采用细粒度专家分割和共享专家隔离策略。该16.4B参数模型仅使用40%计算量就达到DeepSeek 7B和LLaMA2 7B的性能水平。模型可在单个40GB内存GPU上直接部署运行,无需量化,为学术和商业研究提供了高效便捷的工具。
ModelCenter - 高效实现大规模预训练语言模型的开源工具
GithubModelCenter低资源分布式训练大语言模型开源项目高效实现
ModelCenter是一个开源的预训练语言模型实现工具。它基于OpenBMB/BMTrain后端,支持高效低资源的模型使用和分布式训练。相较于其他框架,ModelCenter在代码封装、环境配置、内存利用和训练速度等方面都有明显优势。该工具支持BERT、GPT、T5等多种主流预训练模型,并提供简洁易用的API接口。
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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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