bge-reranker-v2-gemma

项目介绍：bge-reranker-v2-gemma

背景介绍

bge-reranker-v2-gemma 项目是一个智能文本重排序工具，其重点在于对文本查询与文档之间的相关性进行评分。不同于传统的嵌入模型，该项目中的重排序器直接输入问题和文档，然后直接输出相似度得分，而不进行向量嵌入。最终得分可以使用 sigmoid 函数映射到 [0,1] 的区间内，从而反映出查询和文档的相关性程度。

模型列表

bge-reranker-v2-gemma 提供多个适用于不同需求的模型：

bge-reranker-base 和 bge-reranker-large：轻量级的中英文支持模型，容易部署，推理速度快。
bge-reranker-v2-m3：多语言支持的轻量级模型，拥有强大的多语言处理能力。
bge-reranker-v2-gemma：适用于多语言情境，特别在英语能力和多语言能力上表现出色。
bge-reranker-v2-minicpm-layerwise：允许自由选择输出层以加速推理，适用于多语言情境下的应用。

使用指南

通过 FlagEmbedding 使用

首先，通过 pip 安装 FlagEmbedding:

pip install -U FlagEmbedding

使用正常的重排序器来获取相关性评分：

from FlagEmbedding import FlagReranker
reranker = FlagReranker('BAAI/bge-reranker-v2-gemma', use_fp16=True)
score = reranker.compute_score(['query', 'passage'], normalize=True)
print(score)

对于基于大语言模型 (LLM) 的重排序：

from FlagEmbedding import FlagLLMReranker
reranker = FlagLLMReranker('BAAI/bge-reranker-v2-gemma', use_fp16=True)
score = reranker.compute_score(['query', 'passage'])
print(score)

使用 Huggingface transformers

正常的重排序器模型使用示例：

import torch
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('BAAI/bge-reranker-v2-gemma')
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('BAAI/bge-reranker-v2-gemma')
model.eval()

pairs = [['what is panda?', 'hi'], ['what is panda?', 'The giant panda...']]
inputs = tokenizer(pairs, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt', max_length=512)
scores = model(**inputs, return_dict=True).logits.view(-1, ).float()
print(scores)

微调指南

可以通过 JSON 格式的数据文件进行训练，以便微调模型以更好地适应特定的上下文和数据集。

评价与测试

bge-reranker-v2-gemma 使用以下基准进行评估：

llama-index 和 BEIR 基准
翻译：在多语言情景下的准确率测试
CMTEB-retrieval 和 miracl 多语言评估

此项目集合了多语言、多功能、多粒度的文本嵌入技术，旨在提高在检索任务中重排序的性能。如果您发现这个项目有用，请考虑给予 star 及引用：

@misc{li2023making,
      title={Making Large Language Models A Better Foundation For Dense Retrieval}, 
      author={Chaofan Li et al.},
      year={2023},
      eprint={2312.15503},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}