BAAI/bge-large-en-v1.5
FlagEmbedding Model List | FAQ | Usage | Evaluation | Train | Contact | Citation | License For more details please refer to our Github: FlagEmbedding(https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding). If you are looking for a model that supports more langua...
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Tuần
#1 Repository Của Tuần
#1 Repository Của Tuần
🚀 BGE Large English v1.5 — Mô hình nhúng câu mạnh cho truy xuất & tương đồng
Mô hình BGE lớp lớn, tối ưu cho truy xuất ngữ nghĩa và tính tương đồng câu, đạt kết quả xuất sắc trên bảng đánh giá MTEB.
Đây là mô hình bge-large-en-v1.5 từ dự án FlagEmbedding, dùng cho trích xuất đặc trưng câu. Hỗ trợ tính toán điểm tương đồng cosine giữa câu hỏi và tài liệu, áp dụng trực tiếp vào hệ thống truy xuất (retrieval) và xếp hạng lại (reranking).
✨ Điểm nổi bật
- Hỗ trợ transformers & ONNX: chạy trực tiếp với sentence-transformers, tối ưu hóa bằng ONNX.
- Đánh giá MTEB mạnh: dẫn đầu trên nhiều task như ArguAna (map@10: 55.65), Amazon Polarity (accuracy: 92.42%), BIOSSES STS (cos_sim_pearson: 84.96%).
- Dùng cho retrieval & clustering: hiệu quả trong truy xuất thông tin, phân cụm tài liệu và xếp hạng lại câu hỏi.
- Mô hình BERT lớn: kiến trúc dựa trên BERT, được huấn luyện để tối ưu hóa không gian nhúng ngữ nghĩa.
💡 Vì sao đáng chú ý
BGE v1.5 nổi bật nhờ khả năng chung trên nhiều task MTEB, đặc biệt là retrieval và similarity. Khác với các mô hình chuyên task này, BGE cung cấp một không gian nhúng đồng nhất, dùng cho cả truy xuất, phân cụm và so sánh câu. Phù hợp tích hợp vào hệ thống tìm kiếm ngữ nghĩa, RAG, hoặc chatbot hỗ trợ truy xuất tri thức.
#MachineLearning #SentenceTransformers #BAAI #RAG #VectorSearch #TiniX
Similar Projects
Discover other similar projects and AI models.
FlagEmbedding Model List | FAQ | Usage | Evaluation | Train | Contact | Citation | License More details please refer to our Github: FlagEmbedding(https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding). If you are looking for a model that supports more languages,...
all-MiniLM-L6-v2 This is a sentence-transformers(https://www.SBERT.net) model: It maps sentences & paragraphs to a 384 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search. Usage (Sentence-Transformers) Using t...
FlagEmbedding Model List | FAQ | Usage | Evaluation | Train | Contact | Citation | License For more details please refer to our Github: FlagEmbedding(https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding). If you are looking for a model that supports more langua...
sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 This is a sentence-transformers(https://www.SBERT.net) model: It maps sentences & paragraphs to a 384 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic se...
For more details please refer to our github repo: https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding BGE-M3 (paper(https://arxiv.org/pdf/2402.03216.pdf), code(https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding/tree/master/FlagEmbedding/BGEM3)) In this project, we intr...
all-mpnet-base-v2 This is a sentence-transformers(https://www.SBERT.net) model: It maps sentences & paragraphs to a 768 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search. Usage (Sentence-Transformers) Using...
Cross-Encoder for MS Marco This model was trained on the MS Marco Passage Ranking(https://github.com/microsoft/MSMARCO-Passage-Ranking) task. The model can be used for Information Retrieval: Given a query, encode the query will all possible passages...
Multilingual-E5-large Multilingual E5 Text Embeddings: A Technical Report(https://arxiv.org/pdf/2402.05672). Liang Wang, Nan Yang, Xiaolong Huang, Linjun Yang, Rangan Majumder, Furu Wei, arXiv 2024 This model has 24 layers and the embedding size is...
nomic-embed-text-v1.5: Resizable Production Embeddings with Matryoshka Representation Learning Blog(https://www.nomic.ai/blog/posts/nomic-embed-text-v1) | Technical Report(https://arxiv.org/abs/2402.01613) | AWS SageMaker(https://aws.amazon.com/mark...