Skip to content

中文 Emebedding & Reranker 模型选型 #111

Open

Description

@ninehills

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

基于 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 模型。

C-MTEB

我们只关心 Rerank 和 Retrieval 评测,结果见 mteb

Activity

  1. dushaobindoudou commented on Dec 28, 2023

    @dushaobindoudou

    正需要,感谢分享,mark

  2. kanseaveg commented on Dec 28, 2023

    @kanseaveg

    mark.

  3. onesuper commented on Dec 29, 2023

    @onesuper

    谢谢分享

  4. bjfk2006 commented on Apr 24, 2024

    @bjfk2006

    网易的bce-rerank也不错,官方支持到128k,可以试试

  5. ninehills commented on Apr 25, 2024

    @ninehills
    OwnerAuthor

    网易的bce-rerank也不错,官方支持到128k,可以试试

    他家的rerank 支持128K其实是多次计算的结果。

  6. qazwsx042 commented on Apr 29, 2024

    @qazwsx042

    Mark

  7. guijuzhejiang commented on Aug 30, 2024

    @guijuzhejiang

    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?
    image

  8. zkailinzhang commented on Nov 7, 2024

    @zkailinzhang

    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? image
    你好问下哪里榜单

  9. Bella722 commented on Jan 20, 2025

    @Bella722

    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? image
    你好问下哪里榜单

    我找到一个 https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard

Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already have an account? Sign in to comment

Metadata

Metadata

Assignees

No one assigned

    Labels

    Projects

    No projects

      Milestone

      No milestone

      Relationships

      None yet

      Development

      No branches or pull requests

      Issue actions