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hnlhf
2021-12-12 15:52
门头沟学院 数据分析师
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2021-12-12
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1. 自我介绍 简单聊聊你写的这个项目2. bge-m3 的预训练过程是什么,为什么它可以高效检索bge-m3 的核心不只是“做 embedding”,而是把多种检索信号统一进同一个模型框架里。它同时支持 dense、sparse 和 multi-vector 三种表示。dense 负责语义层面的相似性,sparse 更接近词项权重匹配,multi-vector 则适合处理长文档、多粒度语义对齐。这样一个 query 不再只依赖单一路径召回,所以在复杂检索场景里更稳。从训练角度看,它一般不是只靠单一对比学习目标,而是会结合多任务数据,让模型既学语义匹配,也学词面相关性和局部对齐能力。高效检索的...
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