从FlagEmbedding V1到bge-small-zh-v1.5：进化之路
项目地址: https://gitcode.com/hf_mirrors/BAAI/bge-small-zh-v1.5 【免费体验、下载】
引言：回顾历史
FlagEmbedding系列模型自问世以来，一直以其高效的文本嵌入能力在中文和英文任务中占据重要地位。早期的版本如bge-small-zh和bge-small-en已经展现了小规模模型在语义检索、分类和聚类任务中的竞争力。这些模型通过将文本映射到低维稠密向量，为下游任务提供了强大的支持。然而，随着应用场景的复杂化和用户需求的多样化，模型在相似性分布和检索能力上的局限性逐渐显现。
bge-small-zh-v1.5带来了哪些关键进化？
2023年9月12日，bge-small-zh-v1.5正式发布，标志着FlagEmbedding系列模型的一次重要升级。以下是其最核心的技术与市场亮点：
1. 更合理的相似性分布
bge-small-zh-v1.5通过优化训练策略，显著改善了相似性分布的问题。在旧版本中，即使是语义不相关的句子，其相似度得分也可能偏高。新版模型通过调整温度参数和对比学习策略，使得相似性得分更加符合实际语义关系。
2. 无指令检索能力的增强
旧版模型在检索任务中需要依赖特定的指令（如“为这个句子生成表示以用于检索相关文章”）才能发挥最佳性能。而bge-small-zh-v1.5通过模型架构的优化，显著提升了无指令场景下的检索能力，使得模型在实际应用中更加灵活。
3. 小规模模型的高效表现
尽管bge-small-zh-v1.5仍然保持小规模的设计，但其性能已经能够与部分中大规模模型媲美。这一特点使其在资源受限的环境中（如移动设备或边缘计算场景）具有显著优势。
4. 跨语言支持的潜力
虽然bge-small-zh-v1.5主要面向中文任务，但其技术框架为跨语言支持奠定了基础。未来版本有望进一步扩展至多语言场景。
设计理念的变迁
从V1到V1.5，FlagEmbedding的设计理念经历了从“功能优先”到“体验优先”的转变。早期的模型更注重基础功能的实现，而新版模型则更加关注用户的实际体验，尤其是在相似性分布和检索效率上的优化。
“没说的比说的更重要”
在bge-small-zh-v1.5的升级中，许多细节的改进并未在官方文档中详细说明，但这些改进恰恰是模型性能提升的关键。例如：
- 训练数据的质量提升：新版模型使用了更高质量的负样本挖掘策略。
- 模型微调的灵活性：支持用户根据具体任务动态调整模型参数。
结论：bge-small-zh-v1.5开启了怎样的新篇章？
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