Jina Reranker V2 Base Multilingual Wiki Tr Rag Prefix
J
Jina Reranker V2 Base Multilingual Wiki Tr Rag Prefix
由SMARTICT開發
基於jina-reranker-v2-base-multilingual微調的交叉編碼器模型,用於文本重排序和語義搜索
下載量 173
發布時間 : 4/15/2025
模型概述
這是一個基於jina-reranker-v2-base-multilingual微調的交叉編碼器模型,能夠計算文本對的匹配分數,主要用於文本重排序和語義搜索任務。
模型特點
多語言支持
基於多語言基礎模型,支持多種語言的文本重排序
高性能重排序
在多個評估數據集上表現出色,特別是在gooaq開發集上達到0.9386的nDCG@10
長文本處理
支持最大1024個標記的序列長度,適合處理較長文本
模型能力
文本對匹配評分
語義搜索重排序
多語言文本處理
使用案例
信息檢索
問答系統重排序
對問答系統中的候選答案進行重排序,提高正確答案的排名
在NanoNQ數據集上達到0.6937的平均精度
文檔檢索
對搜索引擎返回的文檔進行重排序,提高相關性
在NanoMSMARCO數據集上達到0.5847的平均精度
推薦系統
內容推薦
對推薦內容進行相關性排序,提高推薦質量
🚀 jina-reranker-v2-base-multilingual 測試
這是一個基於 Cross Encoder 的模型,它使用 sentence-transformers 庫從 jinaai/jina-reranker-v2-base-multilingual 微調而來。該模型可以計算文本對的得分,可用於文本重排序和語義搜索。
🚀 快速開始
本模型是一個基於 Cross Encoder 的微調模型,使用 sentence-transformers 庫進行開發。它能夠為文本對計算得分,在文本重排序和語義搜索等任務中發揮作用。
✨ 主要特性
- 基於 Cross Encoder 架構,可有效計算文本對的相關性得分。
- 從預訓練模型微調而來,具備良好的泛化能力。
- 支持文本重排序和語義搜索任務。
📦 安裝指南
安裝 Sentence Transformers 庫
首先,你需要安裝 Sentence Transformers 庫:
pip install -U sentence-transformers
💻 使用示例
基礎用法
安裝好庫後,你可以加載模型並進行推理:
from sentence_transformers import CrossEncoder
# 從 🤗 Hub 下載模型
model = CrossEncoder("SMARTICT/jina-reranker-v2-base-multilingual-wiki-tr-rag-prefix")
# 獲取文本對的得分
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,)
高級用法
你還可以根據單個文本與其他文本的相似度對它們進行排序:
# 根據與單個文本的相似度對不同文本進行排序
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': ...}, ...]
📚 詳細文檔
模型詳情
模型描述
屬性 | 詳情 |
---|---|
模型類型 | Cross Encoder |
基礎模型 | jinaai/jina-reranker-v2-base-multilingual |
最大序列長度 | 1024 個標記 |
輸出標籤數量 | 1 個標籤 |
許可證 | apache-2.0 |
模型來源
- 文檔:Sentence Transformers 文檔
- 文檔:Cross Encoder 文檔
- 倉庫:GitHub 上的 Sentence Transformers
- Hugging Face:Hugging Face 上的 Cross Encoders
評估
指標
Cross Encoder 重排序(gooaq-dev
數據集)
- 數據集:
gooaq-dev
- 使用
CrossEncoderRerankingEvaluator
進行評估,參數如下:{ "at_k": 10, "always_rerank_positives": false }
指標 | 值 |
---|---|
map | 0.9094 (-0.0382) |
mrr@10 | 0.9248 (-0.0228) |
ndcg@10 | 0.9386 (-0.0118) |
Cross Encoder 重排序(NanoMSMARCO_R100
, NanoNFCorpus_R100
和 NanoNQ_R100
數據集)
- 數據集:
NanoMSMARCO_R100
,NanoNFCorpus_R100
和NanoNQ_R100
- 使用
CrossEncoderRerankingEvaluator
進行評估,參數如下:{ "at_k": 10, "always_rerank_positives": true }
指標 | 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(NanoBEIR_R100_mean
數據集)
- 數據集:
NanoBEIR_R100_mean
- 使用
CrossEncoderNanoBEIREvaluator
進行評估,參數如下:{ "dataset_names": [ "msmarco", "nfcorpus", "nq" ], "rerank_k": 100, "at_k": 10, "always_rerank_positives": true }
指標 | 值 |
---|---|
map | 0.5604 (+0.1703) |
mrr@10 | 0.6706 (+0.2026) |
ndcg@10 | 0.6330 (+0.1776) |
訓練詳情
訓練數據集
未命名數據集
- 大小:26,004 個訓練樣本
- 列:
question
,answer
和label
- 基於前 1000 個樣本的近似統計信息:
| | 問題 | 答案 | 標籤 |
|------|------|------|------|
| 類型 | 字符串 | 字符串 | 整數 |
| 詳情 |
- 最小:27 個字符
- 平均:78.97 個字符
- 最大:182 個字符
- 最小:44 個字符
- 平均:273.24 個字符
- 最大:836 個字符
- 0:~81.00%
- 1:~19.00%
- 樣本:
| 問題 | 答案 | 標籤 |
|------|------|------|
|
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
| - 損失函數:
BinaryCrossEntropyLoss
,參數如下:{ "activation_fn": "torch.nn.modules.linear.Identity", "pos_weight": 5 }
訓練超參數
非默認超參數
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
所有超參數
點擊展開
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
訓練日誌
輪次 | 步驟 | 訓練損失 | 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) |
框架版本
- Python: 3.11.12
- Sentence Transformers: 4.0.2
- Transformers: 4.51.1
- PyTorch: 2.6.0+cu124
- Accelerate: 1.5.2
- Datasets: 3.5.0
- Tokenizers: 0.21.1
📄 許可證
本模型使用 apache-2.0 許可證。
📖 引用
BibTeX
Sentence Transformers
@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks",
author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
month = "11",
year = "2019",
publisher = "Association for Computational Linguistics",
url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
}
Jina Embeddings V3
Jina Embeddings V3 是一個多語言句子嵌入模型,支持超過100種語言,專注於句子相似度和特徵提取任務。
文本嵌入
Transformers 支持多種語言

J
jinaai
3.7M
911
Ms Marco MiniLM L6 V2
Apache-2.0
基於MS Marco段落排序任務訓練的交叉編碼器模型,用於信息檢索中的查詢-段落相關性評分
文本嵌入 英語
M
cross-encoder
2.5M
86
Opensearch Neural Sparse Encoding Doc V2 Distill
Apache-2.0
基於蒸餾技術的稀疏檢索模型,專為OpenSearch優化,支持免推理文檔編碼,在搜索相關性和效率上優於V1版本
文本嵌入
Transformers 英語

O
opensearch-project
1.8M
7
Sapbert From PubMedBERT Fulltext
Apache-2.0
基於PubMedBERT的生物醫學實體表徵模型,通過自對齊預訓練優化語義關係捕捉
文本嵌入 英語
S
cambridgeltl
1.7M
49
Gte Large
MIT
GTE-Large 是一個強大的句子轉換器模型,專注於句子相似度和文本嵌入任務,在多個基準測試中表現出色。
文本嵌入 英語
G
thenlper
1.5M
278
Gte Base En V1.5
Apache-2.0
GTE-base-en-v1.5 是一個英文句子轉換器模型,專注於句子相似度任務,在多個文本嵌入基準測試中表現優異。
文本嵌入
Transformers 支持多種語言

G
Alibaba-NLP
1.5M
63
Gte Multilingual Base
Apache-2.0
GTE Multilingual Base 是一個多語言的句子嵌入模型,支持超過50種語言,適用於句子相似度計算等任務。
文本嵌入
Transformers 支持多種語言

G
Alibaba-NLP
1.2M
246
Polybert
polyBERT是一個化學語言模型,旨在實現完全由機器驅動的超快聚合物信息學。它將PSMILES字符串映射為600維密集指紋,以數值形式表示聚合物化學結構。
文本嵌入
Transformers

P
kuelumbus
1.0M
5
Bert Base Turkish Cased Mean Nli Stsb Tr
Apache-2.0
基於土耳其語BERT的句子嵌入模型,專為語義相似度任務優化
文本嵌入
Transformers 其他

B
emrecan
1.0M
40
GIST Small Embedding V0
MIT
基於BAAI/bge-small-en-v1.5模型微調的文本嵌入模型,通過MEDI數據集與MTEB分類任務數據集訓練,優化了檢索任務的查詢編碼能力。
文本嵌入
Safetensors 英語
G
avsolatorio
945.68k
29
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型,專為邊緣設備推理設計,體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型,適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98