FlagEmbedding 案例实践：BGE-M3应用与微调

唐国梁Tommy 2024-04-26 08:34:32

课时名称课时知识点
FlagEmbedding 案例实践：BGE-M3应用与微调本课时将指导学习者如何在实际项目中应用并微调BGE-M3算法。课程将展示从自定义数据集微调Embedding模型实现基于向量相似性计算，进行文本召回。通过本课时的学习，参与者将获得将理论知识转化为实际操作能力的经验，为未来的技术应用和项目开发打下坚实基础。
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12天带你速通大模型基础应用（五）BGE-M3 微调与模型评测，大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！
本节参考self-LLM项目中的BGE-M3 model，基于BGE-M3模型在代码检索任务上实践微调。本文从微调评测实践和微调方法两个模块来理解embedding模型微调的原理与实现。
基于bge-m3的焊接垂直领域语义向量模型微调
万物皆可 Embedding，尤其在推荐系统、自然语言处理以及计算机视觉等领域，它类似于“**人类大脑感知神经**”，承担着至关重要的角色。其核心在于**将高维且稀疏的数据转化为低维且密集的向量形式**，这样的转换有助于揭示数据中的语义或特征联系。具体而言，Embedding 通过多维密集向量来表征事物的各种属性，进而在一个连续的向量空间内描绘出不同事物之间的相似性与差异。采用这种方式，不仅计算效率得到提升，而且模型对于数据深层次结构和关系的把握能力也得到了加强。
BGE模型系列深度解析：从BGE-v1.5到BGE-M3
本文深入解析了BGE（BAAI General Embedding）基础模型系列的技术演进，从BGE-v1.5到革命性的BGE-M3。BGE系列代表了稠密检索领域的重要突破，通过多维度架构创新实现了高性能的多语言、多功能性和多粒度统一处理。文章详细分析了各版本的架构特点、性能表现和适用场景，为开发者提供了全面的技术参考和模型选择策略。 ## BGE基础模型系列架构特点 BGE（BAAI Ge...
bge-reranker-v2-m3简介
通过多语言支持、轻量化设计和长文本优化，成为当前RAG（检索增强生成）场景的首选重排序工具。其与BGE-M3向量模型的深度协同，以及对昇腾、NVIDIA等硬件的广泛适配，使其在学术研究和工业落地中均表现出色。若需进一步优化，可通过微调（如GitHub Issue #858中的Deepspeed方案）或混合检索扩展实现定制化需求。
使用RAG技术构建企业级文档问答系统：检索优化: Rerank模型微调
关于Reranker的作用，它能够使得检索到的上下文有更准确的排序，因而常常可以大幅提升RAG的最终效果。对Reranker模型进行二次训练，也是分为二次预训练和微调，与Embedding模型类似，二次预训练通常情况下不会带来大幅度的性能提升。本文以常用的BGE系列reranker为例。下图最后一行是增加bge-reranker-base微调后的的结果，从检索效果上看，微调后的模型，性能已经接近比它大许多倍的bge-reranker-v2-m3了。
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