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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。

text2vec - 多模型文本向量化工具,支持多语言文本匹配分析
BERTGithubText2vec开源项目文本向量化文本相似度模型训练
text2vec工具实现了多种文本向量表示和相似度计算模型,如Word2Vec、BERT、Sentence-BERT和CoSENT。最新版本增加了多卡推理和命令行工具,方便用户批量处理文本向量化。它在中英文测试集上的表现优秀,尤其新版中文匹配模型在短文本区分上有显著提升。该工具为中文和多语言文本匹配提供了丰富的支持,能够满足各种文本语义分析任务的需求。
ColBERT - 基于BERT的快速大规模文本检索模型
BERTColBERTGithub信息检索向量相似度开源项目自然语言处理
ColBERT是一种基于BERT的检索模型,能在数十毫秒内实现大规模文本集合的高效搜索。该模型采用细粒度的上下文后期交互技术,将段落编码为令牌级嵌入矩阵,在保持检索质量的同时提高效率。ColBERT具备索引、检索和训练功能,适用于多种信息检索任务。模型提供预训练checkpoint和Python API,方便研究人员和开发者在实际项目中快速应用。
uniem - 中文通用文本嵌入模型,支持多种微调与评测方案
GithubHuggingFaceM3EMTEB-zhuniem中文嵌入模型开源项目
项目旨在创建中文通用文本嵌入模型,提供训练、微调和评测代码,并在 HuggingFace 开源。更新亮点包括:FineTuner 支持多模型微调、推出中文版 MTEB 以及 M3E 系列模型在分类与检索任务中的表现。M3E 模型完全兼容 sentence-transformers,使用简易代码即可微调。项目推出 MTEB-zh 进行标准化评测,覆盖多个数据集和模型,结果已发布。
FlagEmbedding - 提升多语言及多功能检索能力的创新嵌入模型
AI绘图FlagEmbeddingGithub多语言开源项目模型微调语言模型
FlagEmbedding是开源的多语言文本嵌入模型集,涵盖从视觉嵌入到长上下文支持的全面技术,稳定领先多项国际基准测试。
text-embeddings-inference - 快速上手Ai理论及应用实战
API文档BERTDockerGithubtext-embeddings-inference开源项目模型部署
Text Embeddings Inference 为文本嵌入模型提供高效的推理服务,支持多种模型配置,适合AI及深度学习需求。快速部署和卓越的服务器级性能使其成为企业和研究机构面对大规模文本处理和复杂查询时的理想选择,支持包括 [BERT](https://link-to-bert) 和 [RoBERTa](https://link-to-roberta) 在内的多种模型,并兼容 Docker 和完备的 API 文档。
denser-retriever - 多技术融合的企业级AI检索工具
AI检索器Denser RetrieverGithubxgboost向量搜索开源项目机器学习重排序
Denser Retriever是一款企业级AI检索工具,融合关键词搜索、向量数据库与机器学习重排功能,并通过xgboost技术优化。其在MTEB基准测试中表现出色,支持端到端应用,包括聊天机器人和语义搜索。项目支持Python安装,推荐使用Anaconda配置,附有详细文档和开发指南。
allRank - 深入的PyTorch排序学习框架,支持多种神经网络模型
GithubPyTorchallRank学习排序开源项目损失函数评估指标
allRank是一个基于PyTorch的框架,旨在简化神经排序学习模型的实验。它提供多种损失函数和评分函数,并支持常用评估指标如NDCG和MRR。该框架支持添加自定义损失和配置模型与训练流程,适用于研究和工业应用。同时支持GPU和CPU架构,并集成了Google云存储功能。
LLM-Blender - 多模型集成和生成优化增强LLM性能
GenFuserGithubLLM-BlenderMixInstructPairRMPairRanker开源项目
LLM-Blender通过利用多种开源大型语言模型的优势,采用成对比较和生成融合方法,显著提升模型性能。其框架包括PairRanker和GenFuser模块,并提供MixInstruct数据集进行大规模评估。该项目展示了其强大功能,并支持简单安装和多种使用场景。
splade - 优化查询和文档检索的SPLADE稀疏模型
BEIR基准GithubSPLADE信息检索开源项目模型训练
SPLADE项目使用BERT的MLM头和稀疏正则化来学习查询和文档的稀疏扩展,优化了检索性能。项目包含训练、索引和检索的代码,并支持在BEIR基准测试中评估。最新版本通过硬负样本采样、蒸馏和改进的预训练语言模型初始化,显著提升了检索效果。此外,SPLADE的稀疏表示优化了倒排索引的使用,提供了显式词汇匹配和可解释性等优点。经过优化的训练和正则化,SPLADE在域内外测试中表现优异,延迟性能与BM25相当。
AlignBench - 多维度评估中文大语言模型对齐性能的基准
AlignBenchGPT-4-0613Github大语言模型对齐水平开源项目评测
AlignBench 是多维度评估中文大语言模型对齐性能的评测基准。最新的 v1.1 版本提供了动态更新的数据、详细评分规则和高质量参考答案,确保评估的可靠性和可解释性。涵盖八大能力类别的数据主要来自真实用户问题,并使用 GPT-4 作为评分模型,通过多维度分析方法系统评估模型性能。
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