LLM大语言模型（八）：ChatGLM3-6B使用的tokenizer模型BAAI/bge-large-zh-v1.5

背景

BGE embedding系列模型是由智源研究院研发的中文版文本表示模型。

可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。

BAAI/BGE embedding系列模型

模型列表

Model	Language		Description	query instruction for retrieval [1]
BAAI/bge-m3	Multilingual	推理 微调	多功能（向量检索，稀疏检索，多表征检索）、多语言、多粒度（最大长度8192）
LM-Cocktail	English		微调的Llama和BGE模型，可以用来复现LM-Cocktail论文的结果
BAAI/llm-embedder	English	推理 微调	专为大语言模型各种检索增强任务设计的向量模型	详见 README
BAAI/bge-reranker-large	Chinese and English	推理 微调	交叉编码器模型，精度比向量模型更高但推理效率较低 [2]
BAAI/bge-reranker-base	Chinese and English	推理 微调	交叉编码器模型，精度比向量模型更高但推理效率较低 [2]
BAAI/bge-large-en-v1.5	English	推理 微调	1.5版本，相似度分布更加合理	Represent this sentence for searching relevant passages:
BAAI/bge-base-en-v1.5	English	推理 微调	1.5版本，相似度分布更加合理	Represent this sentence for searching relevant passages:
BAAI/bge-small-en-v1.5	English	推理 微调	1.5版本，相似度分布更加合理	Represent this sentence for searching relevant passages:
BAAI/bge-large-zh-v1.5	Chinese	推理 微调	1.5版本，相似度分布更加合理	为这个句子生成表示以用于检索相关文章：
BAAI/bge-base-zh-v1.5	Chinese	推理 微调	1.5版本，相似度分布更加合理	为这个句子生成表示以用于检索相关文章：
BAAI/bge-small-zh-v1.5	Chinese	推理 微调	1.5版本，相似度分布更加合理	为这个句子生成表示以用于检索相关文章：
BAAI/bge-large-en	English	推理 微调	向量模型，将文本转换为向量	Represent this sentence for searching relevant passages:
BAAI/bge-base-en	English	推理 微调	base-scale 向量模型	Represent this sentence for searching relevant passages:
BAAI/bge-small-en	English	推理 微调	small-scale 向量模型	Represent this sentence for searching relevant passages:
BAAI/bge-large-zh	Chinese	推理 微调	向量模型，将文本转换为向量	为这个句子生成表示以用于检索相关文章：
BAAI/bge-base-zh	Chinese	推理 微调	base-scale 向量模型	为这个句子生成表示以用于检索相关文章：
BAAI/bge-small-zh	Chinese	推理 微调	small-scale 向量模型	为这个句子生成表示以用于检索相关文章：

C_MTEB榜单：Embedding

目前看榜单的话BAAI/bge-large-zh-v1.5是居于榜首的。（这里仅就刷榜而言）

Model	Embedding dimension	Avg	Retrieval	STS	PairClassification	Classification	Reranking	Clustering
BAAI/bge-large-zh-v1.5	1024	64.53	70.46	56.25	81.6	69.13	65.84	48.99
BAAI/bge-base-zh-v1.5	768	63.13	69.49	53.72	79.75	68.07	65.39	47.53
BAAI/bge-small-zh-v1.5	512	57.82	61.77	49.11	70.41	63.96	60.92	44.18
BAAI/bge-large-zh	1024	64.20	71.53	54.98	78.94	68.32	65.11	48.39
BAAI/bge-large-zh-noinstruct	1024	63.53	70.55	53	76.77	68.58	64.91	50.01
BAAI/bge-base-zh	768	62.96	69.53	54.12	77.5	67.07	64.91	47.63
multilingual-e5-large	1024	58.79	63.66	48.44	69.89	67.34	56.00	48.23
BAAI/bge-small-zh	512	58.27	63.07	49.45	70.35	63.64	61.48	45.09
m3e-base	768	57.10	56.91	50.47	63.99	67.52	59.34	47.68
m3e-large	1024	57.05	54.75	50.42	64.3	68.2	59.66	48.88
multilingual-e5-base	768	55.48	61.63	46.49	67.07	65.35	54.35	40.68
multilingual-e5-small	384	55.38	59.95	45.27	66.45	65.85	53.86	45.26
text-embedding-ada-002(OpenAI)	1536	53.02	52.0	43.35	69.56	64.31	54.28	45.68
luotuo	1024	49.37	44.4	42.78	66.62	61	49.25	44.39
text2vec-base	768	47.63	38.79	43.41	67.41	62.19	49.45	37.66
text2vec-large	1024	47.36	41.94	44.97	70.86	60.66	49.16	30.02

bge-large-zh-v1.5

发布bge-*-v1.5向量模型，缓解相似度分布问题，提升无指令情况下的检索能力（但检索任务仍建议使用指令）

使用示例：

from FlagEmbedding import FlagModel
sentences_1 = ["样例数据-1", "样例数据-2"]
sentences_2 = ["样例数据-3", "样例数据-4"]
model = FlagModel('BAAI/bge-large-zh-v1.5', query_instruction_for_retrieval="为这个句子生成表示以用于检索相关文章：",use_fp16=True) # Setting use_fp16 to True speeds up computation with a slight performance degradation
embeddings_1 = model.encode(sentences_1)
embeddings_2 = model.encode(sentences_2)
similarity = embeddings_1 @ embeddings_2.T
print(similarity)# for s2p(short query to long passage) retrieval task, suggest to use encode_queries() which will automatically add the instruction to each query
# corpus in retrieval task can still use encode() or encode_corpus(), since they don't need instruction
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

使用示例2：

在上篇文章LLM大语言模型（七）：部署ChatGLM3-6B并提供HTTP server能力_failed to parse tool call, maybe the response is n-CSDN博客

中部署ChatGLM3-6B并提供HTTP server能力时，也是显示的用了 bge-large-zh-v1.5 embedding，可以让用户测试输入对应的embedding。（LLM实际使用的是tokenizer，默认包含了分词和embedding等）

@app.post("/v1/embeddings", response_model=EmbeddingResponse)
async def get_embeddings(request: EmbeddingRequest):embeddings = [embedding_model.encode(text) for text in request.input]embeddings = [embedding.tolist() for embedding in embeddings]

 参考

1. LLM大语言模型（七）：部署ChatGLM3-6B并提供HTTP server能力
2. LLM大语言模型（四）：在ChatGLM3-6B中使用langchain_chatglm3-6b langchain-CSDN博客
3. LLM大语言模型（一）：ChatGLM3-6B本地部署-CSDN博客