reranker

深度定制：Embedding与Reranker模型的微调艺术

微调是深度学习中的一种常见做法，它允许模型在预训练的基础上进一步学习特定任务的特定特征。对于Embedding模型，微调的目的是让模型更适配特定的数据集，从而取得更好的召回效果。这通常涉及到使用特定的数据集对模型进行额外的训练，以便模型能够学习到数据集中的特定语义关系。微调过程可以使用不同的库和框架来实现，例如sentence-transformers库，它提供了便捷的API来调整Embeddin
从零开始学习人工智能·2025-01-17 15:22

Bert系列：论文阅读Rethink Training of BERT Rerankers in Multi-Stage Retrieval Pipeline

当前的reranker方法并不能完全探索到检索结果的效果。因此，本文提出了LocalizedContrast
凝眸伏笔·2024-09-04 01:37

HuggingFace下载模型

Git下载方式一：网页下载方式二：Git下载有些模型的使用方法页面会写gitclone的地址，有些没写，直接复制网页地址即可网页地址：​https://huggingface.co/BAAI/bge-reranker-large
三采·2023-12-22 02:09
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