Google Colab で BAAI/bge-m3 を試す｜npaka「Google Colab」で「BAAI/bge-m3」を試したので、まとめました。 1. BAAI/bge-m3「BAAI/bge-m3」は、多機能、多言語、多粒度の特徴を持つ埋め込みモデルです。「JapaneseEmbeddingEval」でも高スコアをマークしています。 ・多機能 : 埋め込みモデルの3つの一般的な検索機能 (dense retrieval, multi-vector retrieval, and sparse retrieval) を同時に実行可能 ・多言語 : 100 以上の使用言語をサポート ・多粒度 : 短い文から最大8192トークンの長文まで、さまざまな粒度を入力可能 2. Colabでの実行Colabでの実行手順は、次のとおりです。 (1) パッケージのインストール。 # パッケージのインストール !pip install -U FlagEmbedding
