--- title: bge-large-zh canonical_url: "https://www.modelscope.cn/models/AI-ModelScope/bge-large-zh" md_url: "https://www.modelscope.cn/models/AI-ModelScope/bge-large-zh.md" repository: AI-ModelScope/bge-large-zh last_updated: 2023-08-17 license: "Apache License 2.0" pipeline_tag: sentence-similarity tasks: - sentence-similarity model_type: - bert architectures: - BertModel library_name: - pytorch - transformer frameworks: - Pytorch inference_backends: - "deploy_task emb" - "sglang 0.5.2" - "vllm 0.9.2" downloads: 87534 stars: 83 --- # bge-large-zh > bge-large-zh - AI-ModelScope 在 ModelScope 开源的模型。模型列表 | 常见问题 | 使用方法 | 模型评估 | 模型训练 | Contact | License AI-ModelScope/bge-large-zh 是 ModelScope 魔搭社区上的sentence-similarity模型，采用 Apache License 2.0 许可，可用 deploy_task emb、sglang 0.5.2、vllm 0.9.2 部署。 - **Repository**: AI-ModelScope/bge-large-zh - **License**: Apache License 2.0 - **Tasks**: sentence-similarity - **Inference backends**: deploy_task emb, sglang 0.5.2, vllm 0.9.2 - **Downloads**: 87534 - **Stars**: 83 - **Last updated**: 2023-08-17 Source: https://www.modelscope.cn/models/AI-ModelScope/bge-large-zh ---

FlagEmbedding

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模型列表 | 常见问题 | 使用方法 | 模型评估 | 模型训练 | Contact | License

[English](README.md) | [中文](README_zh.md) 将任意文本映射为低维稠密向量，以用于检索、分类、聚类或语义匹配等任务，并可支持为大模型调用外部知识。 ************* 🌟**Updates**🌟 ************* - 08/09/2023: BGE模型整合入Langchain, 可以在langchain中非常简单的[使用它](#using-langchain); C-MTEB中文榜单已[在线更新](https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard). - 08/05/2023: 发布更小的模型(base, small), **在同尺寸模型中取得最好的性能！ 🤗** - 08/02/2023: :tada: :tada: 发布中英文向量模型BGE(BAAI General Embedding的缩写), **在MTEB和C-MTEB榜单上取得最好的性能** - 08/01/2023: 发布大规模中文文本向量[评测榜单](https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding/blob/master/C_MTEB) (**C-MTEB**), 其包括31个测试任务. ## Model List | Model | Language | Description | query instruction for retrieval\* | |:-------------------------------|:--------:| :--------:| :--------:| | [BAAI/bge-large-en](https://huggingface.co/BAAI/bge-large-en) | English | :trophy: 在 [MTEB](https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard) 榜单上排名**第一** | `Represent this sentence for searching relevant passages: ` | | [BAAI/bge-base-en](https://huggingface.co/BAAI/bge-base-en) | English | 在 [MTEB](https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard) 榜单上排名**第二** | `Represent this sentence for searching relevant passages: ` | | [BAAI/bge-small-en](https://huggingface.co/BAAI/bge-small-en) | English | small-scale模型，性能高于很多开源large-scale模型，推理更高效 | `Represent this sentence for searching relevant passages: ` | | [BAAI/bge-large-zh](https://huggingface.co/BAAI/bge-large-zh) | Chinese | :trophy: 在 [C-MTEB](https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding/tree/master/C_MTEB) 榜单上排名**第一** | `为这个句子生成表示以用于检索相关文章：` | | [BAAI/bge-large-zh-noinstruct](https://huggingface.co/BAAI/bge-large-zh-noinstruct) | Chinese | 在 [C-MTEB](https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding/tree/master/C_MTEB) 榜单上排名**第二** | -- | | [BAAI/bge-base-zh](https://huggingface.co/BAAI/bge-base-zh) | Chinese | base-scale模型，与bge-large性能类似，但推理更快，向量维度更小 | `为这个句子生成表示以用于检索相关文章：` | | [BAAI/bge-small-zh](https://huggingface.co/BAAI/bge-small-zh) | Chinese | small-scale模型，推理比base模型更快 | `为这个句子生成表示以用于检索相关文章：` | \*: 如果您需要为一个**简短的查询搜索相关的长文档**，您需要在查询中添加指令；在其他情况下，不需要指令，直接使用原始查询即可。在任何情况下，您都**不需要为候选文档增加指令**。 ## 常见问题 1. 不相似句子之间的相似度分数很高 当前BGE模型的相似度分布并不是\[0, 1\]区间的均匀分布，其大概处于\[0.6, 1\]这个区间，因此并不是大于0.6就代表相似。 尤其是对于长度较短句子之间的相似度，当前模型的相似度数值会偏高。 **对于检索任务或者相似度任务，影响结果的是不同句子间相似度的相对大小关系，而不是绝对数值。** 如若需要根据相似度阈值筛选相似句子，请根据实际数据上的相似度分布情况，使用一个合适的相似度阈值（如0.8, 0.85，甚至是0.9）。 2. 什么时候需要添加查询指令 对于一个使用短查询寻找相关长文档的检索任务，查询与文档之间长度非常不一致，推荐为短查询添加指令。 其他任务，推荐不添加指令，例如，像quora这类用一个较短的问题去搜索其他相关的短问题，推荐不添加指令。 具体是否添加指令，可以根据实际情况选择其中表现最好的方式。 在所有情况下，文档端都不用添加指令，只是查询端可以选择是否添加指令。 ## Usage 这里展示了一些通过 [FlagEmbedding](#using-flagembedding), [Sentence-Transformers](#using-sentence-transformers), [Langchain](#using-langchain), or [Huggingface Transformers](#using-huggingface-transformers). 使用`bge`模型的方法。 #### Using FlagEmbedding ``` pip install -U FlagEmbedding ``` 如果您使用了镜像，可能无法找到最新版的FlagEmbedding。 可以参考[FlagEmbedding](https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding/blob/master/FlagEmbedding/baai_general_embedding/README.md) 下载改项目进行安装。 ```python from FlagEmbedding import FlagModel sentences = ["样例数据-1", "样例数据-2"] model = FlagModel('BAAI/bge-large-zh', query_instruction_for_retrieval="为这个句子生成表示以用于检索相关文章：") embeddings_1 = model.encode(sentences) embeddings_2 = model.encode(sentences) similarity = embeddings_1 @ embeddings_2.T print(similarity) # 对于短查询到长文档的检索任务，请对查询使用 encode_queries() 函数，其会自动为每个查询加上指令 # 由于候选文本不需要添加指令，检索中的候选集依然使用 encode() 或 encode_corpus() 函数 queries = ['query_1', 'query_2'] passages = ["样例文档-1", "样例文档-2"] q_embeddings = model.encode_queries(queries) p_embeddings = model.encode(passages) scores = q_embeddings @ p_embeddings.T ``` Instruction参数 `query_instruction_for_retrieval` 请参照： [Model List](https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding/tree/master#model-list). FlagModel支持GPU也支持CPU推理。如果GPU可用，其默认优先使用GPU。如果想禁止其使用GPU，设置`os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]=""` 为提高效率，FlagModel默认会使用所有的GPU进行推理。如果想要使用具体的GPU，请设置`os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]`。 #### Using Sentence-Transformers 安装 [sentence-transformers](https://www.SBERT.net): ``` pip install -U sentence-transformers ``` 基于Sentence-Transformers的使用方法: ```python from sentence_transformers import SentenceTransformer sentences = ["样例数据-1", "样例数据-2"] model = SentenceTransformer('BAAI/bge-large-zh') embeddings_1 = model.encode(sentences, normalize_embeddings=True) embeddings_2 = model.encode(sentences, normalize_embeddings=True) similarity = embeddings_1 @ embeddings_2.T print(similarity) ``` 对于短查询到长文档的检索任务， 每个查询都应该以一条指令开始(指令参考 [Model List](https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding/tree/master#model-list)). 但对于文档，不需要添加任何指令。 ```python queries = ['query_1', 'query_2'] passages = ["样例文档-1", "样例文档-2"] instruction = "为这个句子生成表示以用于检索相关文章：" model = SentenceTransformer('BAAI/bge-large-zh') q_embeddings = model.encode([instruction+q for q in queries], normalize_embeddings=True) p_embeddings = model.encode(passages, normalize_embeddings=True) scores = q_embeddings @ p_embeddings.T ``` #### Using Langchain 在Langchian中使用bge模型： ```python from langchain.embeddings import HuggingFaceBgeEmbeddings model_name = "BAAI/bge-small-en" model_kwargs = {'device': 'cpu'} encode_kwargs = {'normalize_embeddings': True} # set True to compute cosine similarity model = HuggingFaceBgeEmbeddings( model_name=model_name, model_kwargs=model_kwargs, encode_kwargs=encode_kwargs ) ``` #### Using HuggingFace Transformers 使用transformers库时，您可以这样使用模型:首先，将输入传递给transformer模型，然后选择第一个标记的最后一个隐藏状态(即[CLS])作为句子嵌入。 ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModel import torch # Sentences we want sentence embeddings for sentences = ["样例数据-1", "样例数据-2"] # Load model from HuggingFace Hub tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('BAAI/bge-large-zh') model = AutoModel.from_pretrained('BAAI/bge-large-zh') # Tokenize sentences encoded_input = tokenizer(sentences, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt') # 对于短查询到长文档的检索任务, 为查询加上指令 # encoded_input = tokenizer([instruction + q for q in queries], padding=True, truncation=True, return_tensors='pt') # Compute embeddings with torch.no_grad(): model_output = model(**encoded_input) # Perform pooling. In this case, cls pooling. sentence_embeddings = model_output[0][:, 0] # normalize embeddings sentence_embeddings = torch.nn.functional.normalize(sentence_embeddings, p=2, dim=1) print("Sentence embeddings:", sentence_embeddings) ``` ## Evaluation `baai-general-embedding` 模型在MTEB和C-MTEB排行榜上都实现了**最先进的性能**! 更多细节和评估脚本请参见 [C_MTEB](./C_MTEB). - **MTEB**: | Model Name | Dimension | Sequence Length | Average (56) | Retrieval (15) |Clustering (11) | Pair Classification (3) | Reranking (4) | STS (10) | Summarization (1) | Classification (12) | |:----:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:| | [**bge-large-en**](https://huggingface.co/BAAI/bge-large-en) | 1024 | 512 | **63.98** | **53.9** | **46.98** | 85.8 | **59.48** | 81.56 | 32.06 | **76.21** | | [**bge-base-en**](https://huggingface.co/BAAI/bge-base-en) | 768 | 512 | 63.36 | 53.0 | 46.32 | 85.86 | 58.7 | 81.84 | 29.27 | 75.27 | | [gte-large](https://huggingface.co/thenlper/gte-large) | 1024 | 512 | 63.13 | 52.22 | 46.84 | 85.00 | 59.13 | 83.35 | 31.66 | 73.33 | | [gte-base](https://huggingface.co/thenlper/gte-base) | 768 | 512 | 62.39 | 51.14 | 46.2 | 84.57 | 58.61 | 82.3 | 31.17 | 73.01 | | [e5-large-v2](https://huggingface.co/intfloat/e5-large-v2) | 1024| 512 | 62.25 | 50.56 | 44.49 | 86.03 | 56.61 | 82.05 | 30.19 | 75.24 | | [**bge-small-en**](https://huggingface.co/BAAI/bge-small-en) | 384 | 512 | 62.11 | 51.82 | 44.31 | 83.78 | 57.97 | 80.72 | 30.53 | 74.37 | | [instructor-xl](https://huggingface.co/hkunlp/instructor-xl) | 768 | 512 | 61.79 | 49.26 | 44.74 | 86.62 | 57.29 | 83.06 | 32.32 | 61.79 | | [e5-base-v2](https://huggingface.co/intfloat/e5-base-v2) | 768 | 512 | 61.5 | 50.29 | 43.80 | 85.73 | 55.91 | 81.05 | 30.28 | 73.84 | | [gte-small](https://huggingface.co/thenlper/gte-small) | 384 | 512 | 61.36 | 49.46 | 44.89 | 83.54 | 57.7 | 82.07 | 30.42 | 72.31 | | [text-embedding-ada-002](https://platform.openai.com/docs/guides/embeddings) | 1536 | 8192 | 60.99 | 49.25 | 45.9 | 84.89 | 56.32 | 80.97 | 30.8 | 70.93 | | [e5-small-v2](https://huggingface.co/intfloat/e5-base-v2) | 384 | 512 | 59.93 | 49.04 | 39.92 | 84.67 | 54.32 | 80.39 | 31.16 | 72.94 | | [sentence-t5-xxl](https://huggingface.co/sentence-transformers/sentence-t5-xxl) | 768 | 512 | 59.51 | 42.24 | 43.72 | 85.06 | 56.42 | 82.63 | 30.08 | 73.42 | | [all-mpnet-base-v2](https://huggingface.co/sentence-transformers/all-mpnet-base-v2) | 768 | 514 | 57.78 | 43.81 | 43.69 | 83.04 | 59.36 | 80.28 | 27.49 | 65.07 | | [sgpt-bloom-7b1-msmarco](https://huggingface.co/bigscience/sgpt-bloom-7b1-msmarco) | 4096 | 2048 | 57.59 | 48.22 | 38.93 | 81.9 | 55.65 | 77.74 | 33.6 | 66.19 | | [all-MiniLM-L12-v2](https://huggingface.co/sentence-transformers/all-MiniLM-L12-v2) | 384 | 512 | 56.53 | 42.69 | 41.81 | 82.41 | 58.44 | 79.8 | 27.9 | 63.21 | | [all-MiniLM-L6-v2](https://huggingface.co/sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2) | 384 | 512 | 56.26 | 41.95 | 42.35 | 82.37 | 58.04 | 78.9 | 30.81 | 63.05 | | [contriever-base-msmarco](https://huggingface.co/nthakur/contriever-base-msmarco) | 768 | 512 | 56.00 | 41.88 | 41.1 | 82.54 | 53.14 | 76.51 | 30.36 | 66.68 | | [sentence-t5-base](https://huggingface.co/sentence-transformers/sentence-t5-base) | 768 | 512 | 55.27 | 33.63 | 40.21 | 85.18 | 53.09 | 81.14 | 31.39 | 69.81 | - **C-MTEB**: 我们建立了一个中文文本嵌入的基准测试集合C-MTEB，其包括6个任务的31个数据集。 请参阅[C_MTEB](C_MTEB/README.md)获取详细介绍。 | Model | Embedding dimension | Avg | Retrieval | STS | PairClassification | Classification | Reranking | Clustering | |:-------------------------------|:--------:|:--------:|:--------:|:--------:|:--------:|:--------:|:--------:|:--------:| | [**bge-large-zh**](https://huggingface.co/BAAI/bge-large-zh) | 1024 | **64.20** | **71.53** | **53.23** | **78.94** | 72.26 | **65.11** | 48.39 | | [**bge-large-zh-noinstruct**](https://huggingface.co/BAAI/bge-large-zh-noinstruct) | 1024 | 63.53 | 70.55 | 50.98 | 76.77 | **72.49** | 64.91 | **50.01** | | [**BAAI/bge-base-zh**](https://huggingface.co/BAAI/bge-base-zh) | 768 | 62.96 | 69.53 | 52.05 | 77.5 | 70.98 | 64.91 | 47.63 | | [**BAAI/bge-small-zh**](https://huggingface.co/BAAI/bge-small-zh) | 512 | 58.27 | 63.07 | 46.87 | 70.35 | 67.78 | 61.48 | 45.09 | | [m3e-base](https://huggingface.co/moka-ai/m3e-base) | 768 | 57.10 |56.91 | 48.15 | 63.99 | 70.28 | 59.34 | 47.68 | | [m3e-large](https://huggingface.co/moka-ai/m3e-large) | 1024 | 57.05 |54.75 | 48.64 | 64.3 | 71.22 | 59.66 | 48.88 | | [text-embedding-ada-002(OpenAI)](https://platform.openai.com/docs/guides/embeddings/what-are-embeddings) | 1536 | 53.02 | 52.0 | 40.61 | 69.56 | 67.38 | 54.28 | 45.68 | | [luotuo](https://huggingface.co/silk-road/luotuo-bert-medium) | 1024 | 49.37 | 44.4 | 39.41 | 66.62 | 65.29 | 49.25 | 44.39 | | [text2vec](https://huggingface.co/shibing624/text2vec-base-chinese) | 768 | 47.63 | 38.79 | 41.71 | 67.41 | 65.18 | 49.45 | 37.66 | | [text2vec-large](https://huggingface.co/GanymedeNil/text2vec-large-chinese) | 1024 | 47.36 | 41.94 | 41.98 | 70.86 | 63.42 | 49.16 | 30.02 | ## Train 本节将介绍我们用于训练通用嵌入向量的方法。 训练脚本在[FlagEmbedding](./FlagEmbedding/baai_general_embedding)中。 同时，我们提供了一些示例来进行[预训练](examples/pretrain/)和[微调](examples/finetune/)。 **1. RetroMAE Pre-train** 我们按照 [retromae](https://github.com/staoxiao/RetroMAE) 方法对模型进行预训练， 其在检索任务中表现出了良好的性能( [参考论文](https://aclanthology.org/2022.emnlp-main.35.pdf) )。 预训练是在24块A100(40G) gpu上进行的，batch大小为720。在retromae中，编码器和解码器的掩码率分别为0.3和0.5。 使用AdamW优化器，学习率为2e-5。 **Pre-training data**: - English: - [Pile](https://pile.eleuther.ai/) - [wikipedia](https://huggingface.co/datasets/wikipedia) - [msmarco](https://huggingface.co/datasets/Tevatron/msmarco-passage-corpus) - Chinese: - [wudao](https://github.com/BAAI-WuDao/Data) **2. Finetune** 我们使用对比学习训练模型，输入数据的格式是一个三元组' (query, positive, negative) '。 除了三元组中的负样本，我们还使用了in-batch的负样本。我们采用 [跨设备负样本共享方法](https://github.com/microsoft/MoPQ) 在不同的gpu之间共享负样本，这会显著地**增加负样本的数量**。 我们在48块A100(40G) gpu上训练模型，batch大小为32,768。 我们使用AdamW优化器，学习率为1e-5。 对比损失的温度系数为0.01。 同时，我们在训练中为短查询到长文档的检索任务中的查询添加了instruction。 对于英语，指令是`Represent this sentence for searching relevant passages: `; 对于中文，指令是`为这个句子生成表示以用于检索相关文章：`. 在评测中，针对段落检索任务，需要在查询中添加指令，但不需要为段落文档添加指令。 微调脚本可以在这个存储库中访问:[FlagEmbedding](./FlagEmbedding/baai_general_embedding), 你可以用它轻松地微调你的模型。 **Training data**: -对于英语，我们从 [wikipedia](https://huggingface.co/datasets/wikipedia) ， [cc-net](https://github.com/facebookresearch/cc_net) 等收集了2.3亿个文本对。 -对于中文，我们从 [悟道](https://github.com/BAAI-WuDao/Data) 、[simclue](https://github.com/CLUEbenchmark/SimCLUE)等收集了1.2亿对文本。 我们计划在将来发布训练数据集。 ## Schedule - [x] Chinese Massive Text Embedding Benchmark - [x] release baai-general-embedding models - [x] release codes for training - [ ] Multilingual model - [ ] Training Datasets - [ ] ... 我们将不断更新向量模型和代码，希望能促进社区的发展。 ## Contact 如果您有任务疑问或者建议，欢迎提交issue和PR, 也可以发送邮件给 Shitao Xiao(stxiao@baai.ac.cn) and Zheng Liu(liuzheng@baai.ac.cn). ## License FlagEmbedding基于[MIT License](LICENSE)开源协议。发布的模型权重可商用。 #### Clone with HTTP ```bash git clone https://www.modelscope.cn/AI-ModelScope/bge-large-zh.git ```