下面将介绍BGE与 M3E 两个向量模型。 1 BGE. 北京智源人工智能研究院发布了其开源的中英文语义向量（embedding）模型BGE，此模型在多个重要指标上均超越了其他同类模型。 论文地址: 项目地址： BGE的技术亮点： 高效预训练和大规模文本微调；

2025年3月4日 · ge-large-zh-v1.5 和 Pro/BAAI/bge-m3 是两种不同的模型，主要区别在于架构、性能和应用场景。 以下是它们的对比： 1. 模型架构. 基于Transformer架构，专注于中文文本的嵌入表示。 参数量较大，适合处理复杂语义任务。 可能是更先进的版本，架构可能经过优化，参数量或层数有所调整。 可能引入了新技术，如稀疏注意力机制或混合精度训练。 2. 性能. 在中文文本分类、相似度计算等任务上表现良好。 适合需要高精度语义理解的任务。 性能可能更优，尤其 …

2025年3月5日 · BGE M3-Embedding来自BAAI和中国科学技术大学，是BAAI开源的模型。相关论文在https://arxiv.org/abs/2402.03216，论文提出了一种新的embedding模型，称为M3-Embedding，它在多语言性（Multi-Linguality）、多功能性（Multi-Functionality）和多粒度性（Multi-Granularity）方面表现出色。

2024年7月16日 · BGE模型，全称为BAAI General Embedding模型，是由北京智源研究院研发的一系列通用语义向量模型。自2023年8月发布以来，BGE模型家族已经推出了多个版本，包括BGE v1.0、v1.5和多语言模型BGE-M3。

In this project, we introduce BGE-M3, which is distinguished for its versatility in Multi-Functionality, Multi-Linguality, and Multi-Granularity. Multi-Functionality: It can simultaneously perform the three common retrieval functionalities of embedding model: dense retrieval, multi-vector retrieval, and sparse retrieval.

Want to get familiar with BGE quickly? There are hands-on examples to run for embedder and reranker’s inference, evaluation, and finetuning. Unfamiliar with some area, keywords or techniques of retrieval and RAG? We provide tutorials to teach you basic knowledge and coding tips. Interested in research topics that expanding from BGE and retrieval?

BGE-M3 is a compound and powerful embedding model distinguished for its versatility in: Multi-Functionality: It can simultaneously perform the three common retrieval functionalities of embedding model: dense retrieval, multi-vector retrieval, and sparse retrieval. Multi-Linguality: It can support more than 100 working languages.

2025年3月3日 · bge系列，有2个模型推荐，分别是：BGE-M3 和 BGE-large-zh-v1.5 模型，需要根据具体需求和场景进行权衡。 BGE-M3支持超过100种语言，适合需要处理多语言文本的场景。 能够处理长达8192个token的输入，适合需要处理长文档的场景。 集成了稠密检索、稀疏检索和多向量检索功能，适用于语义搜索、关键字搜索和重排序等任务。 支持多种检索方式（如语义相似性搜索），适合复杂的自然语言处理任务。 由于其强大的功能和长文本处理能力，BGE-M3可能需 …

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BGE M3-Embedding: Multi-Lingual, Multi-Functionality, Multi-Granularity Text Embeddings Through Self-Knowledge Distillation. 在本文中，我们介绍了一种新的嵌入模型，称为M3-Embedding，它因其多语言、多功能和多粒度的特点而脱颖而出。 它为超过100种工作语言提供了统一的支持语义检索。 它可以同时实现三种常见的检索功能：密集检索、 多向量检索 和稀疏检索。 此外，它还可以处理不同粒度的输入，从短句子到长达8192 (8k)个tokens的长文档。 M3 …