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Ruri：日本通用文本嵌入模型
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本报告介绍了开源多语言E5文本嵌入模型的训练方法和评估结果，提供了三种不同大小的嵌入模型，平衡了推理效率和嵌入质量。训练过程遵循英文E5模型的方法，包括对10亿个多语言文本对进行对比预训练和微调。引入了一种新的指令调整嵌入模型，性能与最先进英文模型相当。模型发布信息可在指定网址找到。
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关键要点
- 本技术报告介绍了开源多语言E5文本嵌入模型的训练方法和评估结果。
- 该模型于2023年中期发布，提供了三种不同大小的嵌入模型（小/基础/大）。
- 模型在推理效率和嵌入质量之间取得平衡。
- 训练过程遵循英文E5模型的方法，包括对10亿个多语言文本对进行对比预训练。
- 模型在一系列标记数据集上进行了微调。
- 引入了一种新的指令调整嵌入模型，其性能与最先进英文模型相当。
- 有关模型发布的信息可以在指定网址找到。
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