bge-large-zh-v1.5 与Pro/BAAI/bge-m3 区别
ge-large-zh-v1.5 和 Pro/BAAI/bge-m3 是两种不同的模型,主要区别在于架构、性能和应用场景。以下是它们的对比:
1. 模型架构
-
bge-large-zh-v1.5:
-
基于Transformer架构,专注于中文文本的嵌入表示。
-
参数量较大,适合处理复杂语义任务。
-
-
Pro/BAAI/bge-m3:
-
可能是更先进的版本,架构可能经过优化,参数量或层数有所调整。
-
可能引入了新技术,如稀疏注意力机制或混合精度训练。
-
2. 性能
-
bge-large-zh-v1.5:
-
在中文文本分类、相似度计算等任务上表现良好。
-
适合需要高精度语义理解的任务。
-
-
Pro/BAAI/bge-m3:
-
性能可能更优,尤其是在大规模数据集或复杂任务上。
-
可能在推理速度和资源消耗上进行了优化。
-
3. 应用场景
-
bge-large-zh-v1.5:
-
适合中文文本的语义搜索、问答系统等。
-
-
Pro/BAAI/bge-m3:
-
适合更大规模或更复杂的任务,如跨语言检索或多模态任务。
-
4. 训练数据
-
bge-large-zh-v1.5:
-
主要使用中文语料训练。
-
-
Pro/BAAI/bge-m3:
-
可能使用了更多样化的数据集,包括多语言或多模态数据。
-
5. 资源需求
-
bge-large-zh-v1.5:
-
需要较多计算资源,适合有较强硬件支持的环境。
-
-
Pro/BAAI/bge-m3:
-
可能在资源效率上进行了优化,适合资源有限的环境。
-
6.总结

-
bge-large-zh-v1.5:适合中文语义任务,性能稳定。
-
Pro/BAAI/bge-m3:可能是升级版,性能更强,适合更复杂的任务。
相关文章:
bge-large-zh-v1.5 与Pro/BAAI/bge-m3 区别
ge-large-zh-v1.5 和 Pro/BAAI/bge-m3 是两种不同的模型,主要区别在于架构、性能和应用场景。以下是它们的对比: 1. 模型架构 bge-large-zh-v1.5: 基于Transformer架构,专注于中文文本的嵌入表示。 参数量较大,适合处…...
JVM常用概念之对象初始化的成本
在JVM常用概念之新对象实例化博客中我讲到了对象的实例化,主要包含分配(TLAB)、系统初始化、用户初始化,而我在JVM常用概念之线程本地分配缓冲区(ThreadLocal Allocation Buffer,TLAB)博客中也讲…...
[AI机器人] Web-AI-Robot机器人前瞻版--比奇堡海之霸凯伦
文章目录 简述开源Web-AI-Robot 项目-比奇堡-海之霸-凯伦 技术架构效果预览 简述 本项目配合前端项目bikini_bottom_karen_ui运行,来源于柒杉工作室(截止2025.2,目前我自己)。 打造一个只需要在浏览器上运行的AI智能机器人&#…...
嵌入式学习-EXTI外部中断
STM32 是一种基于 ARM Cortex-M 内核的微控制器系列,广泛应用于嵌入式系统开发。中断(Interrupt)是 STM32 中一个非常重要的功能,它允许微控制器在执行主程序的同时,响应外部事件或内部事件的请求,从而实现…...
CSS—元素水平居中:2分钟掌握常用的水平居中
个人博客:haichenyi.com。感谢关注 1. 目录 1–目录2–行内元素水平居中3–块级元素水平居中 2. 行内元素水平居中 <!DOCTYPE html> <html lang"en"><head><meta charset"UTF-8"><meta name"viewport" …...
PyTorch 中结合迁移学习和强化学习的完整实现方案
结合迁移学习(Transfer Learning)和强化学习(Reinforcement Learning, RL)是解决复杂任务的有效方法。迁移学习可以利用预训练模型的知识加速训练,而强化学习则通过与环境的交互优化策略。以下是如何在 PyTorch 中结合…...
大语言模型学习--本地部署DeepSeek
本地部署一个DeepSeek大语言模型 研究学习一下。 本地快速部署大模型的一个工具 先根据操作系统版本下载Ollama客户端 1.Ollama安装 ollama是一个开源的大型语言模型(LLM)本地化部署与管理工具,旨在简化在本地计算机上运行和管理大语言模型…...
Linux:vim快捷键
Linux打开vim默认第一个模式是:命令模式! 命令模式快捷键操作: gg:光标快速定位到最开始 shift g G:光标快速定位到最结尾 n shift g n G:光标快速定位到第n行 shift 6 ^:当前行开始 …...
Unity 对象池技术
介绍 是什么? 在开始时初始化若干对象,将它们存到对象池中。需要使用的时候从对象池中取出,使用完后重新放回对象池中。 优点 可以避免频繁创建和销毁对象带来性能消耗。 适用场景 如果需要对某种对象进行频繁创建和销毁时,例…...
算法1-4 凌乱的yyy / 线段覆盖
题目描述 现在各大 oj 上有 n 个比赛,每个比赛的开始、结束的时间点是知道的。 yyy 认为,参加越多的比赛,noip 就能考的越好(假的)。 所以,他想知道他最多能参加几个比赛。 由于 yyy 是蒟蒻,…...
【计网】数据链路层
数据链路层 3.1 数据链路层概述3.2 封装成帧3.3 差错检测3.4 可靠传输3.4.1 可靠传输的概念3.4.2 可靠传输的实现机制 - 停止等待协议3.4.3 可靠传输的实现机制 -回退N帧协议3.4.4 可靠传输的实现机制 -选择重传协议 3.5 点对点协议3.5.1 帧格式3.5.2 透明传输 3.6 媒体接入控制…...
javaweb自用笔记:Vue
Vue 什么是vue vue案例 1、引入vue.js文件 2、定义vue对象 3、定义vue接管的区域el 4、定义数据模型data 5、定义视图div 6、通过标签v-model来绑定数据模型 7、{{message}}直接将数据模型message展示出来 8、由于vue的双向数据绑定,当视图层标签input里的…...
CSS Overflow 属性详解
CSS Overflow 属性详解 在网页设计和开发中,CSS Overflow 属性是一个非常重要的特性,它决定了当内容超出其容器大小时应该如何处理。本文将详细介绍 CSS Overflow 属性的相关知识,包括其语法、作用、常用属性值以及一些实际应用场景。 1. CSS Overflow 属性概述 CSS Over…...
沃丰科技结合DeepSeek大模型技术落地与应用前后效果对比
技术突破:DeepSeek算法创新,显著降低了显存占用和推理成本。仅需少量标注数据即可提升推理能力。这种突破减少了对海量数据的依赖,削弱了数据垄断企业的优势! 商业模式颠覆:DeepSeek选择完全开源模式,迫使…...
突破光学成像局限:全视野光学血管造影技术新进展
全视野光学血管造影(FFOA)作为一种实时、无创的成像技术,能够提取生物血液微循环信息,为深入探究生物组织的功能和病理变化提供关键数据。然而,传统FFOA成像方法受到光学镜头景深(DOF)的限制&am…...
2.反向传播机制简述——大模型开发深度学习理论基础
在深度学习开发中,反向传播机制是训练神经网络不可或缺的一部分。它让模型能够通过不断调整权重,从而将预测误差最小化。本文将从实际开发角度出发,简要介绍反向传播机制的核心概念、基本流程、在现代网络中的扩展,以及如何利用自…...
机器学习校招面经二
快手 机器学习算法 一、AUC(Area Under the ROC Curve)怎么计算?AUC接近1可能的原因是什么? 见【搜广推校招面经四】 AUC 是评估分类模型性能的重要指标,用于衡量模型在不同阈值下区分正负样本的能力。它是 ROC 曲线…...
Spring Boot如何利用Twilio Verify 发送验证码短信?
Twilio提供了一个名为 Twilio Verify 的服务,专门用于处理验证码的发送和验证。这是一个更为简化和安全的解决方案,适合需要用户身份验证的应用。 使用Twilio Verify服务的步骤 以下是如何在Spring Boot中集成Twilio Verify服务的步骤: 1.…...
毕业项目推荐:基于yolov8/yolo11的苹果叶片病害检测识别系统(python+卷积神经网络)
文章目录 概要一、整体资源介绍技术要点功能展示:功能1 支持单张图片识别功能2 支持遍历文件夹识别功能3 支持识别视频文件功能4 支持摄像头识别功能5 支持结果文件导出(xls格式)功能6 支持切换检测到的目标查看 二、数据集三、算法介绍1. YO…...
Linux的用户与权限--第二天
认知root用户(超级管理员) root用户用于最大的系统操作权限 普通用户的权限,一般在HOME目录内部不受限制 su与exit命令 su命令: su [-] 用户名 -符号是可选的,表示切换用户后加载环境变量 参数为用户名,…...
安宝特方案丨XRSOP人员作业标准化管理平台:AR智慧点检验收套件
在选煤厂、化工厂、钢铁厂等过程生产型企业,其生产设备的运行效率和非计划停机对工业制造效益有较大影响。 随着企业自动化和智能化建设的推进,需提前预防假检、错检、漏检,推动智慧生产运维系统数据的流动和现场赋能应用。同时,…...
从深圳崛起的“机器之眼”:赴港乐动机器人的万亿赛道赶考路
进入2025年以来,尽管围绕人形机器人、具身智能等机器人赛道的质疑声不断,但全球市场热度依然高涨,入局者持续增加。 以国内市场为例,天眼查专业版数据显示,截至5月底,我国现存在业、存续状态的机器人相关企…...
渲染学进阶内容——模型
最近在写模组的时候发现渲染器里面离不开模型的定义,在渲染的第二篇文章中简单的讲解了一下关于模型部分的内容,其实不管是方块还是方块实体,都离不开模型的内容 🧱 一、CubeListBuilder 功能解析 CubeListBuilder 是 Minecraft Java 版模型系统的核心构建器,用于动态创…...
Android15默认授权浮窗权限
我们经常有那种需求,客户需要定制的apk集成在ROM中,并且默认授予其【显示在其他应用的上层】权限,也就是我们常说的浮窗权限,那么我们就可以通过以下方法在wms、ams等系统服务的systemReady()方法中调用即可实现预置应用默认授权浮…...
在QWebEngineView上实现鼠标、触摸等事件捕获的解决方案
这个问题我看其他博主也写了,要么要会员、要么写的乱七八糟。这里我整理一下,把问题说清楚并且给出代码,拿去用就行,照着葫芦画瓢。 问题 在继承QWebEngineView后,重写mousePressEvent或event函数无法捕获鼠标按下事…...
Web后端基础(基础知识)
BS架构:Browser/Server,浏览器/服务器架构模式。客户端只需要浏览器,应用程序的逻辑和数据都存储在服务端。 优点:维护方便缺点:体验一般 CS架构:Client/Server,客户端/服务器架构模式。需要单独…...
手机平板能效生态设计指令EU 2023/1670标准解读
手机平板能效生态设计指令EU 2023/1670标准解读 以下是针对欧盟《手机和平板电脑生态设计法规》(EU) 2023/1670 的核心解读,综合法规核心要求、最新修正及企业合规要点: 一、法规背景与目标 生效与强制时间 发布于2023年8月31日(OJ公报&…...
十九、【用户管理与权限 - 篇一】后端基础:用户列表与角色模型的初步构建
【用户管理与权限 - 篇一】后端基础:用户列表与角色模型的初步构建 前言准备工作第一部分:回顾 Django 内置的 `User` 模型第二部分:设计并创建 `Role` 和 `UserProfile` 模型第三部分:创建 Serializers第四部分:创建 ViewSets第五部分:注册 API 路由第六部分:后端初步测…...
【Post-process】【VBA】ETABS VBA FrameObj.GetNameList and write to EXCEL
ETABS API实战:导出框架元素数据到Excel 在结构工程师的日常工作中,经常需要从ETABS模型中提取框架元素信息进行后续分析。手动复制粘贴不仅耗时,还容易出错。今天我们来用简单的VBA代码实现自动化导出。 🎯 我们要实现什么? 一键点击,就能将ETABS中所有框架元素的基…...
云安全与网络安全:核心区别与协同作用解析
在数字化转型的浪潮中,云安全与网络安全作为信息安全的两大支柱,常被混淆但本质不同。本文将从概念、责任分工、技术手段、威胁类型等维度深入解析两者的差异,并探讨它们的协同作用。 一、核心区别 定义与范围 网络安全:聚焦于保…...
