Jina Reranker V2 Base Multilingual Wiki Tr Rag Prefix
J
Jina Reranker V2 Base Multilingual Wiki Tr Rag Prefix
Developed by SMARTICT
A fine-tuned cross-encoder model based on jina-reranker-v2-base-multilingual for text reranking and semantic search
Downloads 173
Release Time : 4/15/2025
Model Overview
This is a cross-encoder model fine-tuned from jina-reranker-v2-base-multilingual, capable of computing matching scores for text pairs, primarily used for text reranking and semantic search tasks.
Model Features
Multilingual Support
Based on a multilingual foundation model, supporting text reranking in multiple languages
High-Performance Reranking
Excellent performance on multiple evaluation datasets, especially achieving 0.9386 nDCG@10 on the gooaq development set
Long-Text Processing
Supports sequences up to 1024 tokens, suitable for processing longer texts
Model Capabilities
Text Pair Matching Scoring
Semantic Search Reranking
Multilingual Text Processing
Use Cases
Information Retrieval
QA System Reranking
Rerank candidate answers in QA systems to improve the ranking of correct answers
Achieved 0.6937 average precision on the NanoNQ dataset
Document Retrieval
Rerank documents returned by search engines to improve relevance
Achieved 0.5847 average precision on the NanoMSMARCO dataset
Recommendation Systems
Content Recommendation
Rank recommended content by relevance to improve recommendation quality
🚀 jina-reranker-v2-base-multilingual test
This is a Cross Encoder model finetuned from jinaai/jina-reranker-v2-base-multilingual using the sentence-transformers library. It computes scores for pairs of texts, which can be used for text reranking and semantic search.
✨ Features
- Computes scores for text pairs, enabling text reranking and semantic search.
- Finetuned from a pre - trained base model, enhancing performance.
📦 Installation
First install the Sentence Transformers library:
pip install -U sentence-transformers
💻 Usage Examples
Basic Usage
Then you can load this model and run inference.
from sentence_transformers import CrossEncoder
# Download from the 🤗 Hub
model = CrossEncoder("SMARTICT/jina-reranker-v2-base-multilingual-wiki-tr-rag-prefix")
# Get scores for pairs of texts
pairs = [
['query: Kumbara tasarruf bilincinin aşılanmasında nasıl bir araçtır?', 'passage: Kumbara, özellikle çocuklara küçük yaşta para biriktirmenin ve tasarrufun önemini anlamalarını sağlamak için eğlenceli ve görsel bir araç sunar. İçine attıkları her kuruşu görerek birikimlerinin artışını gözlemlemeleri, onlarda tasarruf alışkanlığı kazanmalarına yardımcı olur.'],
['query: Kumbara tasarruf bilincinin aşılanmasında nasıl bir araçtır?', 'passage: Uzay araçlarında yakıt tasarrufu sağlamak için reaksiyon kontrol sistemlerine alternatif olarak ark jetleri, iyon iticileri veya Hall etkili iticiler gibi yüksek özgül itki motorları kullanılabilir. Ayrıca, ISS dahil bazı uzay araçları, dönme oranlarını kontrol etmek için dönen momentum çarklarından yararlanır.'],
['query: Kumbara tasarruf bilincinin aşılanmasında nasıl bir araçtır?', 'passage: Kubar, genellikle pipo, bong veya vaporizör kullanılarak içilir. Ayrıca sigara gibi sarılarak da tüketilebilir. Ancak kubar tek başına yanmadığı için, bu şekilde içildiğinde genellikle normal esrar veya tütün ile karıştırılır. Dekarboksile edilmiş kubar ise oral yolla da kullanılabilir.'],
['query: Kumbara tasarruf bilincinin aşılanmasında nasıl bir araçtır?', 'passage: Taşıma kuvveti, bir cismin havada yukarı doğru kaldırılmasına neden olan kuvvettir. Direnç kuvveti ise cismin hareketini yavaşlatan, ona karşı koyan kuvvettir. Hava taşımacılığında her iki kuvvet de önemlidir. Uçaklar uçabilmek için yeterli taşıma kuvveti üretmelidir. Ancak aynı zamanda direnci minimize etmek için tasarlanırlar çünkü direnç yakıt tüketimini artırır. Kara taşıtlarında ise düşük hızlarda direnç kuvveti ön plandadır. Ancak yüksek hızlarda, örneğin Formula 1 araçlarında, taşıma kuvveti de önemli hale gelir çünkü aracın yol tutuşunu sağlar.'],
['query: Kumbara tasarruf bilincinin aşılanmasında nasıl bir araçtır?', 'passage: Evet, yazıda da belirtildiği gibi kuvvet makineleri yakıt kullanan ısı makineleri ve doğal enerji kaynaklarını kullanan makinelere ayrılır. Örneğin, araçlarda kullanılan motorlar ısı makineleridir çünkü benzin veya dizel yakıtı kullanarak mekanik enerji üretirler. Rüzgar türbinleri ise rüzgarın kinetik enerjisini elektrik enerjisine dönüştüren doğal enerji kaynaklı kuvvet makineleridir.'],
]
scores = model.predict(pairs)
print(scores.shape)
# (5,)
# Or rank different texts based on similarity to a single text
ranks = model.rank(
'query: Kumbara tasarruf bilincinin aşılanmasında nasıl bir araçtır?',
[
'passage: Kumbara, özellikle çocuklara küçük yaşta para biriktirmenin ve tasarrufun önemini anlamalarını sağlamak için eğlenceli ve görsel bir araç sunar. İçine attıkları her kuruşu görerek birikimlerinin artışını gözlemlemeleri, onlarda tasarruf alışkanlığı kazanmalarına yardımcı olur.',
'passage: Uzay araçlarında yakıt tasarrufu sağlamak için reaksiyon kontrol sistemlerine alternatif olarak ark jetleri, iyon iticileri veya Hall etkili iticiler gibi yüksek özgül itki motorları kullanılabilir. Ayrıca, ISS dahil bazı uzay araçları, dönme oranlarını kontrol etmek için dönen momentum çarklarından yararlanır.',
'passage: Kubar, genellikle pipo, bong veya vaporizör kullanılarak içilir. Ayrıca sigara gibi sarılarak da tüketilebilir. Ancak kubar tek başına yanmadığı için, bu şekilde içildiğinde genellikle normal esrar veya tütün ile karıştırılır. Dekarboksile edilmiş kubar ise oral yolla da kullanılabilir.',
'passage: Taşıma kuvveti, bir cismin havada yukarı doğru kaldırılmasına neden olan kuvvettir. Direnç kuvveti ise cismin hareketini yavaşlatan, ona karşı koyan kuvvettir. Hava taşımacılığında her iki kuvvet de önemlidir. Uçaklar uçabilmek için yeterli taşıma kuvveti üretmelidir. Ancak aynı zamanda direnci minimize etmek için tasarlanırlar çünkü direnç yakıt tüketimini artırır. Kara taşıtlarında ise düşük hızlarda direnç kuvveti ön plandadır. Ancak yüksek hızlarda, örneğin Formula 1 araçlarında, taşıma kuvveti de önemli hale gelir çünkü aracın yol tutuşunu sağlar.',
'passage: Evet, yazıda da belirtildiği gibi kuvvet makineleri yakıt kullanan ısı makineleri ve doğal enerji kaynaklarını kullanan makinelere ayrılır. Örneğin, araçlarda kullanılan motorlar ısı makineleridir çünkü benzin veya dizel yakıtı kullanarak mekanik enerji üretirler. Rüzgar türbinleri ise rüzgarın kinetik enerjisini elektrik enerjisine dönüştüren doğal enerji kaynaklı kuvvet makineleridir.',
]
)
# [{'corpus_id': ..., 'score': ...}, {'corpus_id': ..., 'score': ...}, ...]
📚 Documentation
Model Details
Model Description
Property | Details |
---|---|
Model Type | Cross Encoder |
Base model | jinaai/jina-reranker-v2-base-multilingual |
Maximum Sequence Length | 1024 tokens |
Number of Output Labels | 1 label |
License | apache - 2.0 |
Model Sources
- Documentation: Sentence Transformers Documentation
- Documentation: Cross Encoder Documentation
- Repository: Sentence Transformers on GitHub
- Hugging Face: Cross Encoders on Hugging Face
Evaluation
Metrics
Cross Encoder Reranking
- Dataset:
gooaq-dev
- Evaluated with
CrossEncoderRerankingEvaluator
with these parameters:{ "at_k": 10, "always_rerank_positives": false }
Metric | Value |
---|---|
map | 0.9094 (-0.0382) |
mrr@10 | 0.9248 (-0.0228) |
ndcg@10 | 0.9386 (-0.0118) |
Cross Encoder Reranking
- Datasets:
NanoMSMARCO_R100
,NanoNFCorpus_R100
andNanoNQ_R100
- Evaluated with
CrossEncoderRerankingEvaluator
with these parameters:{ "at_k": 10, "always_rerank_positives": true }
Metric | NanoMSMARCO_R100 | NanoNFCorpus_R100 | NanoNQ_R100 |
---|---|---|---|
map | 0.5847 (+0.0951) | 0.4027 (+0.1417) | 0.6937 (+0.2741) |
mrr@10 | 0.5880 (+0.1105) | 0.6892 (+0.1894) | 0.7346 (+0.3079) |
ndcg@10 | 0.6644 (+0.1240) | 0.4778 (+0.1527) | 0.7569 (+0.2562) |
Cross Encoder Nano BEIR
- Dataset:
NanoBEIR_R100_mean
- Evaluated with
CrossEncoderNanoBEIREvaluator
with these parameters:{ "dataset_names": [ "msmarco", "nfcorpus", "nq" ], "rerank_k": 100, "at_k": 10, "always_rerank_positives": true }
Metric | Value |
---|---|
map | 0.5604 (+0.1703) |
mrr@10 | 0.6706 (+0.2026) |
ndcg@10 | 0.6330 (+0.1776) |
Training Details
Training Dataset
Unnamed Dataset
- Size: 26,004 training samples
- Columns:
question
,answer
, andlabel
- Approximate statistics based on the first 1000 samples:
question answer label type string string int details - min: 27 characters
- mean: 78.97 characters
- max: 182 characters
- min: 44 characters
- mean: 273.24 characters
- max: 836 characters
- 0: ~81.00%
- 1: ~19.00%
- Samples:
question answer label query: Kumbara tasarruf bilincinin aşılanmasında nasıl bir araçtır?
passage: Kumbara, özellikle çocuklara küçük yaşta para biriktirmenin ve tasarrufun önemini anlamalarını sağlamak için eğlenceli ve görsel bir araç sunar. İçine attıkları her kuruşu görerek birikimlerinin artışını gözlemlemeleri, onlarda tasarruf alışkanlığı kazanmalarına yardımcı olur.
1
query: Kumbara tasarruf bilincinin aşılanmasında nasıl bir araçtır?
passage: Uzay araçlarında yakıt tasarrufu sağlamak için reaksiyon kontrol sistemlerine alternatif olarak ark jetleri, iyon iticileri veya Hall etkili iticiler gibi yüksek özgül itki motorları kullanılabilir. Ayrıca, ISS dahil bazı uzay araçları, dönme oranlarını kontrol etmek için dönen momentum çarklarından yararlanır.
0
query: Kumbara tasarruf bilincinin aşılanmasında nasıl bir araçtır?
passage: Kubar, genellikle pipo, bong veya vaporizör kullanılarak içilir. Ayrıca sigara gibi sarılarak da tüketilebilir. Ancak kubar tek başına yanmadığı için, bu şekilde içildiğinde genellikle normal esrar veya tütün ile karıştırılır. Dekarboksile edilmiş kubar ise oral yolla da kullanılabilir.
0
- Loss:
BinaryCrossEntropyLoss
with these parameters:{ "activation_fn": "torch.nn.modules.linear.Identity", "pos_weight": 5 }
Training Hyperparameters
Non - Default Hyperparameters
eval_strategy
: stepsper_device_train_batch_size
: 16per_device_eval_batch_size
: 16learning_rate
: 2e - 05num_train_epochs
: 2warmup_ratio
: 0.1bf16
: Truedataloader_num_workers
: 4load_best_model_at_end
: True
All Hyperparameters
Click to expand
overwrite_output_dir
: Falsedo_predict
: Falseeval_strategy
: stepsprediction_loss_only
: Trueper_device_train_batch_size
: 16per_device_eval_batch_size
: 16per_gpu_train_batch_size
: Noneper_gpu_eval_batch_size
: Nonegradient_accumulation_steps
: 1eval_accumulation_steps
: Nonetorch_empty_cache_steps
: Nonelearning_rate
: 2e - 05weight_decay
: 0.0adam_beta1
: 0.9adam_beta2
: 0.999adam_epsilon
: 1e - 08max_grad_norm
: 1.0num_train_epochs
: 2max_steps
: -1lr_scheduler_type
: linearlr_scheduler_kwargs
: {}warmup_ratio
: 0.1warmup_steps
: 0log_level
: passivelog_level_replica
: warninglog_on_each_node
: Truelogging_nan_inf_filter
: Truesave_safetensors
: Truesave_on_each_node
: Falsesave_only_model
: Falserestore_callback_states_from_checkpoint
: Falseno_cuda
: Falseuse_cpu
: Falseuse_mps_device
: Falseseed
: 42data_seed
: Nonejit_mode_eval
: Falseuse_ipex
: Falsebf16
: Truefp16
: Falsefp16_opt_level
: O1half_precision_backend
: autobf16_full_eval
: Falsefp16_full_eval
: Falsetf32
: Nonelocal_rank
: 0ddp_backend
: Nonetpu_num_cores
: Nonetpu_metrics_debug
: Falsedebug
: []dataloader_drop_last
: Falsedataloader_num_workers
: 4dataloader_prefetch_factor
: Nonepast_index
: -1disable_tqdm
: Falseremove_unused_columns
: Truelabel_names
: Noneload_best_model_at_end
: Trueignore_data_skip
: Falsefsdp
: []fsdp_min_num_params
: 0fsdp_config
: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}tp_size
: 0fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap
: Noneaccelerator_config
: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}deepspeed
: Nonelabel_smoothing_factor
: 0.0optim
: adamw_torchoptim_args
: Noneadafactor
: Falsegroup_by_length
: Falselength_column_name
: lengthddp_find_unused_parameters
: Noneddp_bucket_cap_mb
: Noneddp_broadcast_buffers
: Falsedataloader_pin_memory
: Truedataloader_persistent_workers
: Falseskip_memory_metrics
: Trueuse_legacy_prediction_loop
: Falsepush_to_hub
: Falseresume_from_checkpoint
: Nonehub_model_id
: Nonehub_strategy
: every_savehub_private_repo
: Nonehub_always_push
: Falsegradient_checkpointing
: Falsegradient_checkpointing_kwargs
: Noneinclude_inputs_for_metrics
: Falseinclude_for_metrics
: []eval_do_concat_batches
: Truefp16_backend
: autopush_to_hub_model_id
: Nonepush_to_hub_organization
: Nonemp_parameters
:auto_find_batch_size
: Falsefull_determinism
: Falsetorchdynamo
: Noneray_scope
: lastddp_timeout
: 1800torch_compile
: Falsetorch_compile_backend
: Nonetorch_compile_mode
: Noneinclude_tokens_per_second
: Falseinclude_num_input_tokens_seen
: Falseneftune_noise_alpha
: Noneoptim_target_modules
: Nonebatch_eval_metrics
: Falseeval_on_start
: Falseuse_liger_kernel
: Falseeval_use_gather_object
: Falseaverage_tokens_across_devices
: Falseprompts
: Nonebatch_sampler
: batch_samplermulti_dataset_batch_sampler
: proportional
Training Logs
Epoch | Step | Training Loss | gooaq-dev_ndcg@10 | NanoMSMARCO_R100_ndcg@10 | NanoNFCorpus_R100_ndcg@10 | NanoNQ_R100_ndcg@10 | NanoBEIR_R100_mean_ndcg@10 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
-1 | -1 | - | 0.9555 (+0.0050) | 0.6801 (+0.1397) | 0.4668 (+0.1417) | 0.7932 (+0.2925) | 0.6467 (+0.1913) |
0.0006 | 1 | 0.2737 | - | - | - | - | - |
0.6150 | 1000 | 0.0997 | - | - | - | - | - |
1.2300 | 2000 | 0.019 | - | - | - | - | - |
1.8450 | 3000 | 0.0202 | - | - | - | - | - |
-1 | -1 | - | 0.9386 (-0.0118) | 0.6644 (+0.1240) | 0.4778 (+0.1527) | 0.7569 (+0.2562) | 0.6330 (+0.1776) |
📄 License
This model is released under the apache - 2.0 license.
Jina Embeddings V3
Jina Embeddings V3 is a multilingual sentence embedding model supporting over 100 languages, specializing in sentence similarity and feature extraction tasks.
Text Embedding
Transformers Supports Multiple Languages

J
jinaai
3.7M
911
Ms Marco MiniLM L6 V2
Apache-2.0
A cross-encoder model trained on the MS Marco passage ranking task for query-passage relevance scoring in information retrieval
Text Embedding English
M
cross-encoder
2.5M
86
Opensearch Neural Sparse Encoding Doc V2 Distill
Apache-2.0
A sparse retrieval model based on distillation technology, optimized for OpenSearch, supporting inference-free document encoding with improved search relevance and efficiency over V1
Text Embedding
Transformers English

O
opensearch-project
1.8M
7
Sapbert From PubMedBERT Fulltext
Apache-2.0
A biomedical entity representation model based on PubMedBERT, optimized for semantic relation capture through self-aligned pre-training
Text Embedding English
S
cambridgeltl
1.7M
49
Gte Large
MIT
GTE-Large is a powerful sentence transformer model focused on sentence similarity and text embedding tasks, excelling in multiple benchmark tests.
Text Embedding English
G
thenlper
1.5M
278
Gte Base En V1.5
Apache-2.0
GTE-base-en-v1.5 is an English sentence transformer model focused on sentence similarity tasks, excelling in multiple text embedding benchmarks.
Text Embedding
Transformers Supports Multiple Languages

G
Alibaba-NLP
1.5M
63
Gte Multilingual Base
Apache-2.0
GTE Multilingual Base is a multilingual sentence embedding model supporting over 50 languages, suitable for tasks like sentence similarity calculation.
Text Embedding
Transformers Supports Multiple Languages

G
Alibaba-NLP
1.2M
246
Polybert
polyBERT is a chemical language model designed to achieve fully machine-driven ultrafast polymer informatics. It maps PSMILES strings into 600-dimensional dense fingerprints to numerically represent polymer chemical structures.
Text Embedding
Transformers

P
kuelumbus
1.0M
5
Bert Base Turkish Cased Mean Nli Stsb Tr
Apache-2.0
A sentence embedding model based on Turkish BERT, optimized for semantic similarity tasks
Text Embedding
Transformers Other

B
emrecan
1.0M
40
GIST Small Embedding V0
MIT
A text embedding model fine-tuned based on BAAI/bge-small-en-v1.5, trained with the MEDI dataset and MTEB classification task datasets, optimized for query encoding in retrieval tasks.
Text Embedding
Safetensors English
G
avsolatorio
945.68k
29
Featured Recommended AI Models