jina-reranker-v2-base-multilingual

jina-reranker-v2-base-multilingual项目介绍

jina-reranker-v2-base-multilingual是一个由Jina AI公司训练的多语言文本重排序模型。这个模型是基于Transformer架构的跨编码器(cross-encoder)模型,专门用于信息检索系统中的文本重排序任务。

主要特点

• 多语言支持:能够处理多种语言的查询和文档对,展现出优秀的多语言能力。
• 长文本处理:通过滑动窗口方法,可以处理长度超过1024个token的长文本。
• 高性能:采用了flash attention机制,大幅提升了模型性能。
• 广泛应用:适用于文本检索、多语言任务、函数调用感知重排序、文本到SQL重排序以及代码检索等多种任务。

性能表现

该模型在多个基准测试中展现出了优异的性能:

• 在MKQA多语言知识问答数据集上,在26种语言中达到了54.83的nDCG@10分数。
• 在BEIR信息检索数据集上,在17个数据集中平均达到53.17的nDCG@10分数。
• 在MLDR多语言文档检索数据集上,在13种语言中达到68.95的recall@10分数。
• 在CodeSearchNet代码搜索数据集上,在3个任务中平均达到71.36的MRR@10分数。

与其他主流重排序模型相比,jina-reranker-v2-base-multilingual在多个维度上都展现出了竞争力。

使用方法

用户可以通过多种方式使用这个模型:

1. 调用Jina AI提供的Reranker API。
2. 使用transformers库在Python中加载和使用模型。
3. 使用transformers.js库在JavaScript环境中运行模型。
4. 通过sentence-transformers库的CrossEncoder类来使用模型。

无论采用哪种方式,模型都能够接收查询和文档对作为输入,输出一个相关性分数,用于指示文档与查询的相关程度。

应用场景

该模型可以应用于多种场景,包括但不限于:

• 搜索引擎结果优化
• 问答系统
• 推荐系统
• 多语言信息检索
• 代码搜索
• 数据库查询优化

总结

jina-reranker-v2-base-multilingual是一个强大的多语言文本重排序模型,它在多个基准测试中展现出了优秀的性能。通过其灵活的使用方式和广泛的应用场景,这个模型可以为各种信息检索任务带来显著的性能提升。无论是学术研究还是商业应用,jina-reranker-v2-base-multilingual都是一个值得考虑的选择。