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colpali

基于PaliGemma-3B的多向量文档检索模型

ColPali是一个基于PaliGemma-3B的文档检索模型,结合了ColBERT策略生成文本和图像的多向量表示。该模型将SigLIP的图像块嵌入输入到语言模型中,实现文本与图像的深度交互,从而提升检索效果。尽管主要在英语数据集上训练,ColPali展现出对其他语言的零样本泛化能力。这一创新设计为多模态文档检索领域带来了新的技术方案。

colbertv2.0 - 基于BERT的大规模文本快速检索模型
ColBERTGithubHuggingface向量检索开源项目搜索模型模型深度学习自然语言处理
ColBERT v2是一个开源的文本检索模型,基于BERT架构,采用细粒度上下文后期交互技术。它能在毫秒级内对大规模文本集合进行快速准确的搜索,同时保持高质量检索结果。该模型支持索引构建、检索搜索和模型训练等功能,并提供预训练模型和Python API。ColBERT v2在GitHub上持续更新,适用于需要高效文本检索的应用场景。
jina-colbert-v2 - 多语言信息检索的新一代智能模型
ColBERTGithubHuggingface多语言检索嵌入模型开源项目模型神经信息检索语义搜索
jina-colbert-v2是一个多语言信息检索模型,支持128种语言,采用马特里奥什卡嵌入技术实现效率与精度的平衡。该模型具有8192个输入上下文标记和标记级嵌入的可解释性。在BEIR、MS MARCO等基准测试中,jina-colbert-v2展现出优于前代模型和其他主流方案的检索性能。
bge-multilingual-gemma2 - 基于Gemma 2架构的多语言文本嵌入模型
GithubHuggingfaceMTEB句子相似度多语言开源项目检索模型评估指标
bge-multilingual-gemma2是基于Gemma 2架构开发的多语言文本嵌入模型。该模型在MTEB NFCorpus、MSMARCO、FiQA2018等多个检索任务数据集上表现优异。它能有效处理多语言文本并生成高质量语义表示,适用于信息检索、句子相似度计算等自然语言处理任务。在MTEB FEVER数据集上,该模型的主要评分达90.38,展现出较强的检索能力。
Chinese-CLIP - 中文多模态嵌入和检索性能优化的领先方案
Chinese-CLIPGithub图文特征提取开源项目模型下载跨模态检索零样本图像分类
Chinese-CLIP项目,基于大规模中文图文对数据,专门针对中文领域的特点进行优化,提供高效的图文特征计算与相似度测算,实现零样本分类和跨模态检索。该项目改进了多个模型,包括ViT与ResNet结构,并在多个公开数据集上展示了显著的性能提升,为中文处理场景下的企业和研究者提供强大工具。
tiny-random-paligemma - 精简PaLiGeMMA模型实现 用于机器学习快速开发与测试
GithubHub推送HuggingfacePaliGemmaTransformers库开源项目模型模型配置自然语言处理
这个项目提供了PaLiGeMMA模型的精简版实现,包括自定义配置、模型初始化和处理器设置。通过将模型架构参数优化至32维,项目适用于快速测试和开发。它整合了文本和视觉配置,采用AutoProcessor,并支持自定义聊天模板,为开发者提供了便捷的模型验证和实验环境。
cogvlm-chat-hf - 开源视觉语言模型CogVLM在多项跨模态基准测试中超越PaLI-X 55B
CogVLMGithubHuggingface图像识别多模态开源开源项目模型视觉语言模型
CogVLM是一款开源视觉语言模型,具有100亿视觉参数和70亿语言参数。在NoCaps、Flicker30k等10个经典跨模态基准测试中,CogVLM实现了最先进的性能,部分超越PaLI-X 55B。其架构包括视觉变换器编码器、MLP适配器、预训练语言模型和视觉专家模块。CogVLM能进行多模态对话,适用于图像描述和视觉问答等任务。该模型对学术研究开放,经登记后可免费用于商业用途。
pixel - 像素编码语言模型,无需固定词汇表实现多语言处理
BERTGithubPIXELVision Transformer图像编码开源项目语言模型
PIXEL是一个将文本渲染为图像进行语言处理的模型,消除了固定词汇表的需求。在同样的数据上,PIXEL在非拉丁脚本的语法和语义处理上优于BERT。PIXEL由文本渲染器、编码器和解码器组成,采用ViT-MAE技术实现图像级语言模型。用户可以通过Gradio演示体验PIXEL,并查看预训练和微调指南。未来将提供渲染指南、优化模型及HuggingFace transformers的集成。
answerai-colbert-small-v1 - 小型多向量检索模型性能优异 参数少效果好
ColBERTGithubHuggingfaceRAGatouille多向量模型开源项目文本搜索检索模型模型
answerai-colbert-small-v1是Answer.AI开发的ColBERT多向量检索模型。仅有33百万参数,却在多项基准测试中表现出色,超越了许多大规模模型。采用JaColBERTv2.5训练方法,支持文档检索和重排序任务。可通过RAGatouille、Stanford ColBERT等库使用。
JaColBERTv2.5 - 优化资源应用的日语信息检索模型
GithubHuggingfaceJaColBERTv2.5多语言模型开源项目数据集日本语检索器模型模型权重
该模型使用全新的训练方法,基于40%的数据成功创建了高效的日语信息检索系统。在多个数据集上表现优异,特别是改进的多向量检索方法,在资源受限的情况下提供卓越性能,优于包括BGE-M3在内的多语言模型,适合资源有限的应用场景。
clip-ViT-B-32-multilingual-v1 - CLIP-ViT-B-32多语言模型实现文本图像向量映射和跨语言搜索
CLIPGithubHuggingfacesentence-transformers图像搜索多语言模型开源项目模型零样本分类
CLIP-ViT-B-32-multilingual-v1是OpenAI CLIP-ViT-B32模型的多语言拓展版本。该模型能将50多种语言的文本和图像映射到同一向量空间,支持多语言图像搜索和零样本图像分类。通过sentence-transformers库,用户可以方便地使用该模型。模型采用多语言知识蒸馏技术,将CLIP原始向量空间对齐到多语言空间。这为跨语言图像搜索和理解提供了有力支持,是图像-文本多语言处理的有效工具。
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