【加入ACGE社区友好群】文本向量化模型新突破——acge_text_embedding勇夺C-MTEB榜首

2024-04-24 15:52:44 924 阅读 AI 写同款 · GEO 优化AI 选题数据监测一键分发 ›

stm32h743 FM25CL64铁电存储器踩坑记录调试FRAM经验总结： 1、跑完FRAM读写代码之后，逻分仪发现总线上只有简单、短暂的电平变化，明显不是SPI的通信数据。（经提醒发现连片选拉高拉低都没有执行到位）后来发现是因为片选引脚没有初始化，所以直接拉高拉低是无效的。 2、引脚成功初始化后发现CLK、MISO、MOSI数据仍不正常。通过加打印的方式发现跑到HAL_SPI_Transmit中之后还没有执行到写SPI数据寄存器的那一步就return了。后来经提醒发现：上图中的指针使用方式错误后来又发现：打印出来发现阅读详情

在人工智能的浪潮中，以GPT4、Claude3、Llama 3等大型语言模型（LLM）无疑是最引人注目的潮头。这些模型通过在海量数据上的预训练，学习到了丰富的语言知识和模式，展现了出惊人的能力。在支撑这些大型语言模型应用落地方面，文本向量化模型（Embedding Model）的重要性也不言而喻。

近期，我在浏览huggingface发现，国产自研文本向量化模型acge_text_embedding（以下简称“acge模型”）已经在业界权威的中文语义向量评测基准C-MTEB（Chinese Massive Text Embedding Benchmark）中获得了第一名。可以说，合合信息在深研智能文档处理领域之后，再次突破了文本向量化领域，达到了文本向量化模型的新高度。合合信息TextIn智能文字识别产品基于自研的文字识别技术、智能文档处理技术，能够快速将纸质文档或图片中的文字信息转化为计算机可读的文本格式，在纸质文档电子化、办公文档/报表识别、教育类文本识别、快递面单识别、切边增强、弯曲矫正、阴影处理、印章检测、手写擦除等诸多场景中提供更好的文档管理解决方案，帮助企业实现数字化转型和自动化管理。

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