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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。

splade-v3 - SPLADE-v3稀疏神经信息检索模型的最新进展
GithubHuggingfaceSPLADE信息检索开源项目文本检索机器学习模型自然语言处理
SPLADE-v3是SPLADE系列的最新稀疏神经信息检索模型,基于SPLADE++SelfDistil优化而来。该模型采用KL散度和MarginMSE混合损失函数,每次查询选取8个负样本进行训练。在性能方面,SPLADE-v3在MS MARCO开发集上达到40.2的MRR@10分数,BEIR-13测试中获得51.7的平均nDCG@10。这一成果为稀疏神经信息检索领域树立了新标准。研究人员可以通过GitHub平台获取并应用SPLADE-v3模型,以提升信息检索效果。
KoAlpaca - 开源韩语大语言模型,支持多种规模和部署方式
GithubKoAlpaca人工智能开源项目深度学习自然语言处理语言模型
KoAlpaca是基于Stanford Alpaca训练方法的韩语大语言模型项目。该项目提供多种规模模型,包括基于Polyglot-ko和LLAMA的版本,支持全量微调和LoRA等训练方式。KoAlpaca开放网页聊天界面和Hugging Face上的模型,便于研究人员和开发者使用及改进韩语大语言模型。
CogVLM2 - 基于Llama3-8B的GPT4V级开源多模态模型
CogVLM2CogVLM2-VideoGithubMeta-Llama-3-8B-Instruct图像理解开源项目视频理解
CogVLM2是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的下一代模型系列,在多项基准测试中表现优异,支持中英文内容和高分辨率图像处理。该系列模型适用于图像理解、多轮对话和视频理解,特别适合需要处理长文本和高分辨率图像的场景。CogVLM2系列还支持8K内容长度,并在TextVQA和DocVQA等任务中显著提升表现。体验更先进的CogVLM2和CogVLM2-Video模型,迎接未来视觉智能挑战。
siglip-large-patch16-256 - SigLIP模型采用优化损失函数实现图像文本多模态任务
GithubHuggingfaceSigLIP图像分类多模态模型开源项目模型自然语言处理计算机视觉
SigLIP是CLIP模型的改进版本,使用sigmoid损失函数进行语言-图像预训练。该模型在WebLI数据集上以256x256分辨率预训练,适用于零样本图像分类和图像-文本检索任务。通过优化损失函数,SigLIP实现了更高性能和更大批量规模。模型支持原始使用和pipeline API调用,在多项评估中展现出优于CLIP的表现。SigLIP为图像-文本多模态任务提供了新的解决方案。
Ovis1.6-Gemma2-9B - Ovis1.6-Gemma2-9B开源多模态大语言模型的嵌入对齐解决方案
GithubHuggingfaceOvis1.6transformers图像处理多模态大语言模型开源项目模型
Ovis1.6-Gemma2-9B是一个开源的多模态大语言模型,致力于视觉与文本嵌入的高效对齐。相比Ovis1.5,它在图像处理分辨率、数据集规模与质量上都有所提升,并通过DPO训练提高总性能。该模型在OpenCompass基准测试中展现了优异表现,支持图像和文本的多模态输入处理。更多使用指导与代码示例请访问其GitHub页面。
bge-m3 - 先进的多语言多功能文本嵌入模型
BGE-M3GithubHuggingface向量检索多语言开源项目文本嵌入模型自知识蒸馏
BGE-M3是一个支持100多种语言的文本嵌入模型,具备多功能和多粒度处理能力。它可同时执行密集检索、多向量检索和稀疏检索,处理范围从短句到长达8192个token的文档。该模型在多语言和跨语言任务中表现出色,为检索增强生成等应用提供支持。BGE-M3采用自知识蒸馏等技术训练,在多项基准测试中取得了优秀成绩。
colbertv2-camembert-L4-mmarcoFR - 轻量级法语语义检索模型支持高效文本匹配
ColBERTGithubHuggingfaceRAGatouillemMARCO开源项目模型法语模型语义搜索
该法语语义检索模型采用轻量级设计,通过token级别编码实现文本匹配。模型在mMARCO-fr数据集评测中取得91.9%的召回率,参数量为54M。支持RAGatouille和colbert-ai框架集成,可用于构建法语搜索系统。
tct_colbert-v2-hnp-msmarco - TCT-ColBERT-V2 模型的变体再现与知识蒸馏整合
GithubHuggingfacePyseriniTCT-ColBERT-V2否定样本密集检索开源项目模型知识蒸馏
该项目旨在再现 TCT-ColBERT-V2 的变体,通过知识蒸馏与批内负例实现高效密集检索。详细的实验报告已发布在 Pyserini 上,为研究人员提供再现过程和结果分析。
jina-colbert-v1-en - JinaBERT基础的长文档检索用ColBERT模型
GithubHuggingfaceJina-ColBERTMSMARCO对比结果开源项目检索性能模型长上下文
Jina-ColBERT是一个基于JinaBERT的ColBERT模型,它能处理8k的上下文长度,实现快速准确的检索。与ColBERTv2相比,使用了jina-bert-v2-base-en为主干,并在MSMARCO数据集上训练,表现优于部分基准模型,尤其在长上下文环境中表现更佳,适用于长文档检索场景。
bce-embedding-base_v1 - 中英双语语义表征模型提升RAG检索性能
BCEmbeddingGithubHuggingfaceRAG双语开源项目模型语义表征跨语种
bce-embedding-base_v1是一个针对检索增强生成(RAG)优化的中英双语语义表征模型。该模型在中英文语义搜索和问答任务中表现出色,适用于多个领域,并可方便地集成到langchain和llamaindex等框架。无需特殊指令,bce-embedding-base_v1能高效召回相关文本,为RAG应用提供可靠的语义基础。
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