智源開放3億個語意向量模型訓練數據，BGE模型持續進行迭代更新

隨著大型模型的開發和應用火熱發展，作為大型模型核心基礎組件的Embedding的重要性變得越來越突出。智源公司在一個月前發布的開源可商用的中英文語義向量模型BGE（BAAI General Embedding）在社區中引起了廣泛的關注，Hugging Face平台上的下載量已經達到了數十萬次。目前，BGE已經快速迭代推出了1.5版本，並公佈了多項更新。其中，BGE首次開源了三億條大規模訓練數據，為社區提供了訓練類似模型的幫助，推動了該領域技術的發展

• MTP資料集連結：https://data.baai.ac.cn/details/BAAI-MTP
• #BGE 模型連結：https://huggingface.co /BAAI
• BGE 程式碼倉庫：//m.sbmmt.com/link /8944871f1c9865a77a3d9c92cadf124d

3 億中英向量模型訓練資料開放

#第一個開源的業界語意向量模型訓練資料達到了3億個中英文資料

BGE 的出色能力很大程度源自於其大規模、多樣化的訓練資料。此前，業界同業鮮有發布同類數據集。在本次更新中，智源首次將 BGE 的訓練資料向社群開放，為推動此類技術進一步發展打下了基礎。

此發佈的資料集 MTP 由總計 3 億條中英文關聯文字對構成。其中，中文記錄達 1 億條，英文數據達 2 億條。資料的來源包括 Wudao Corpora、Pile、DuReader、Sentence Transformer 等語料。經過必要的取樣、抽取和清洗後獲得

詳細細節請參考 Data Hub：https://data.baai.ac.cn

MTP 為迄今開源的最大規模中英文關聯文字對資料集，為訓練中英文語意向量模型提供重要基礎。

回應開發者社區，BGE 功能升級

#根據社區回饋，BGE 在其1.0 版本的基礎上進行了進一步優化，使其表現更加穩定和出色。具體的升級內容如下：

• 模型更新。 BGE-*-zh-v1.5 緩解了相似度分佈問題，透過對訓練數據進行過濾，刪除低品質數據，提高訓練時溫度係數 temperature 至 0.02，使得相似度數值更加平穩 。
• 新增模型。開源 BGE-reranker 交叉編碼器模型，可更精準找到相關文本，支援中英雙語。有別於向量模型需要輸出向量，BGE-reranker 直接文字對輸出相似度，排序準確度更高，可用於對向量回想結果的重新排序，提升最終結果的相關性。
• 新增功能。 BGE1.1 增加難負樣本挖掘腳本，難負樣本可有效提升微調後檢索的效果；在微調程式碼中增加在微調中增加指令的功能；模型保存也將自動轉成sentence transformer 格式，更方便模型加載。

值得一提的是，日前，智源聯合 Hugging Face 發布了一篇技術報告，報告提出用 C-Pack 增強中文通用語義向量模型。

《C-Pack: Packaged Resources To Advance General Chinese Embedding》

連結：https://arxiv.org/pdf/2309.07597 .pdf

在開發者社群中收穫高熱度

BGE 自發布以來受到了大型模式開發者社群的關注，目前Hugging Face的下載量已經達到了數十萬次，並且已經被知名的開源專案LangChain、LangChain-Chatchat、llama_index 等整合使用

Langchain 官方、LangChain 聯合創始人兼首席執行官Harrison Chase、Deep trading 創辦人Yam Peleg 等社區大V 對BGE 表示關切。

堅持開源開放，促進協同創新，智源大模型技術開體系 FlagOpen BGE 新增 FlagEmbedding 新版塊，專注於 Embedding 技術和模型，BGE 是其中備受矚目的開源專案之一。 FlagOpen 致力於建構大模型時代的人工智慧技術基礎設施，未來將繼續向學術界和產業界開放更完整的大模型全端技術

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