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近日消息，智源研究院新近宣布了三项先进的向量模型研究成果，这些模型在向量检索领域取得了显著成效，成功超越了多项行业评估标准，树立了新的性能标杆，为人工智能领域的信息检索与处理技术进步做出了重要贡献。
这三款模型分别是：
BGE-EN-ICL：一个英文向量模型，通过引入任务相关的查询-文档示例作为少量示例，增强了模型的语义表达能力。
BGE-Multilingual-Gemma2：一个多语言向量模型，表现出色，尤其是在中英文能力提升方面。
BGE-Reranker-v2.5-Gemma2-Lightweight：一个多语言重排序模型，通过优化设计，支持逐层提前输出和token压缩，节省了计算资源。
这些模型基于大语言模型进行训练，具备卓越的领域适应能力和广泛的泛化性能。它们还采用了情境学习能力和蒸馏技术，提升了模型的整体性能和检索任务中的能力。BGE-Reranker-v2.5-Gemma2-Lightweight模型特别注重轻量化设计，使其在保持卓越性能的同时更加高效。
在实验结果中，这些模型在MTEB、BEIR、AIR-Bench等多个评测基准中表现出色。BGE-Multilingual-Gemma2在多语言能力方面表现突出，尤其是在中英文能力提升方面。
BGE-EN-ICL在few-shot表现上尤为突出。BGE-Reranker-v2.5-Gemma2-Lightweight在重排任务中也达到了更好的结果，并在节省计算资源的情况下保证了优越的效果。
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