### 结论 选型建议: 1. 大部分模型的序列长度是 512 tokens。 8192 可尝试 tao-8k,1024 可尝试 stella。 2. 在专业数据领域上,嵌入模型的表现不如 BM25,但是微调可以大大提升效果。 3. 有微调需求且对模型训练了解较少的,建议选择 bge 系列(完善的训练脚本、负例挖掘等)。但多数模型都基于BERT,训练脚本也通用,其他模型也可以参考。 4. 重排模型选择很少,推荐使用 bge-reranker,也支持微调。reranker 模型因为单次输入较多,只能通过 GPU 部署。 ## Embedding 模型 ### PEG 作者:腾讯 模型地址: https://huggingface.co/TownsWu/PEG 论文: https://arxiv.org/pdf/2311.11691.pdf 重点优化检索能力。 ### GTE 系列 作者:阿里巴巴 模型地址: https://huggingface.co/thenlper/gte-large-zh 论文: https://arxiv.org/abs/2308.03281 ### picolo 系列 作者:商汤 地址: https://huggingface.co/sensenova/piccolo-large-zh 有一些微调的小tips ### stella 系列 地址:https://huggingface.co/infgrad/stella-large-zh-v2 博客文章: https://zhuanlan.zhihu.com/p/655322183 基于piccolo 模型fine-tuning,支持1024 序列长度。博客文章记录了一些训练思路。 ### BGE 系列 作者:智源研究院 地址:https://huggingface.co/BAAI/bge-large-zh-v1.5 论文:https://arxiv.org/pdf/2309.07597.pdf Github:https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding 开放信息最多的模型,也提供了fine-tuning 示例代码。同时也是 C-MTEB 榜单的维护者。 ### m3e 系列 作者:MokaAI 地址:https://huggingface.co/moka-ai/m3e-large Github:https://github.com/wangyuxinwhy/uniem 研究的比较早,算是中文通用 Embedding 模型、数据集以及评测比较早的开拓者。 ### multilingual-e5-large 地址:https://huggingface.co/intfloat/multilingual-e5-large 论文:https://arxiv.org/pdf/2212.03533.pdf 多语言支持。 ### tao-8k 地址: https://huggingface.co/amu/tao-8k 支持8192 序列长度,但是信息很少。 ## Reranker 模型 ### bge-reranker 系列 作者:智源研究院 地址:https://huggingface.co/BAAI/bge-reranker-large Github:[GitHub - FlagOpen/FlagEmbedding: Dense Retrieval and Retrieval-augmented LLMs](https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding) 基于 [xlm-roberta](https://huggingface.co/models?other=xlm-roberta) 模型。 ### alime-reranker-large-zh 地址: https://huggingface.co/Pristinenlp/alime-reranker-large-zh 信息很少。也是基于 [xlm-roberta](https://huggingface.co/models?other=xlm-roberta) 模型。 ### C-MTEB 我们只关心 Rerank 和 Retrieval 评测,结果见 [mteb](https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard)
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dushaobindoudou commentedon Dec 28, 2023
正需要,感谢分享,mark
kanseaveg commentedon Dec 28, 2023
mark.
onesuper commentedon Dec 29, 2023
谢谢分享
bjfk2006 commentedon Apr 24, 2024
网易的bce-rerank也不错,官方支持到128k,可以试试
ninehills commentedon Apr 25, 2024
他家的rerank 支持128K其实是多次计算的结果。
qazwsx042 commentedon Apr 29, 2024
Mark
guijuzhejiang commentedon Aug 30, 2024
感谢分享,在reranking榜单上也有embedding模型,请问embedding模型也可以用作reranking吗?

zkailinzhang commentedon Nov 7, 2024
Bella722 commentedon Jan 20, 2025
我找到一个 https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard