Instructions to use moka-ai/m3e-base with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use moka-ai/m3e-base with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("moka-ai/m3e-base") sentences = [ "The weather is lovely today.", "It's so sunny outside!", "He drove to the stadium." ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [3, 3] - Notebooks
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我觉得m3e是中文领域最准确的模型了
#37
by zzk520 - opened
其他的模型虽然分更高,但好像基本上都是基于词汇去计算的,对于相关性来说都不是很准确,而m3e模型更像是理解了说的话,在相关性方面真的做得不错,至少我认为要比后来的bge等模型要好。
顺便问下官方,之后考虑出更厉害的模型吗?我很期待!!
另外,模型的微调会影响原来的吗?在数据量不多的情况下
你说的很对,我是一样的感觉
有比这个还要好的中文模型推荐吗?
有比这个还要好的中文模型推荐吗?
现在是bge系列和jina系列