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2025-05-26

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  BGE-Code-v1是以 Qwen2.5-Coder-1.5B 为基座打造的新一代代码向量模型,专为各类代码检索相关任务而设计,同时配备了强大的多语言文本理解能力。模型基于 CoIR 训练集和大量高质量代码 - 文本的合成数据进行训练,并使用课程学习,以 BGE-gemma2-multilingual 的 retrieval、STS 数据为辅助,进一步提升代码与文本的理解能力。BGE-Code-v1 适用于开发文档搜索、代码库语义检索、跨语言信息获取等多种实际应用场景,是面向代码 - 文本检索任务的最优选择。

  BGE-VL-v1.5是基于 LLaVA-1.6(7.57B 参数)训练的新一代通用多模态检索模型,全面升级了图文理解能力并具有更强大的检索能力。BGE-VL-v1.5 在 MagePairs 300 万 (3M) 图文对齐数据基础上又收集了共 100 万条自然与合成数据(涵盖 image-captioning 数据、视觉问答数据、分类任务数据)进行多任务训练,显著地提升了模型在各类任务上的泛化性与理解能力。

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