BGE-Large-en-v1.5 - BAAI General Embedding - Large-EN-1.5
模型详细情况和参数
BGE-Large-en-v1.5
- 模型全称
- BAAI General Embedding - Large-EN-1.5
- 模型简称
- BGE-Large-en-v1.5
- 模型类型
- embedding模型
- 发布日期
- 2023-09-12
- 预训练文件大小
- 1.34GB
- 是否支持中文（中文优化）
- 否
- 最高支持的上下文长度
- 512
- 模型参数数量（亿）
- 3.26
- 代码是否开源
- MIT License
- 预训练结果是否开源
- MIT License
- 预训练结果商用授权情况
- 免费商用授权
- 模型GitHub链接
- https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding
- 模型HuggingFace链接
- https://huggingface.co/BAAI/bge-large-en-v1.5
- 发布论文名（官方博客名）
- C-Pack: Packaged Resources To Advance General Chinese Embedding
- 论文地址（官方博客地址）
- https://arxiv.org/abs/2309.07597
- 基础模型
- 无基础模型
- 发布机构
BAAI General Embedding - Large-EN-1.5 简介
北京智源人工智能研究院开源的向量大模型，bge-large-en-v1.5是其参数规模最大的一个，有3.26亿参数，英文版。完全开源。在MTEB和C-MTEB上得分都非常高。
1.5版本的bge-large-en-v1.5主要减轻了相似性分布问题，并加强了无需指令的检索能力。
该模型最高输入512个tokens，输出的向量维度是1024。
欢迎大家关注DataLearner官方微信，接受最新的AI模型和技术推送
BGE-Large-en-v1.5所属的领域
BGE-Large-en-v1.5相关的任务
