这是我们新的重排序模型，我们使用超过95种语言对其进行训练，并且在我们的评估基准上，它比同类的重排序模型实现了更好的性能。权重、数据和训练代码均为开源。相关模型链接：https://huggingface.co/lightblue/lb - reranker - 0.5B - v1.0

原帖分享了一个新的重排序模型，它在95种语言上训练，性能优于同类模型且开源。评论者们从不同角度展开讨论，包括补充资源、阐述重排序器用途、探讨其与其他技术的关联、质疑模型优越性的验证、对模型在代码生成方面的适用性、训练的超参数、基础模型选择等，整体氛围比较积极正面。

👍 重排序器很酷且用途广泛
- 支持理由：可用于RAG检索排序和其他任务如分类中的聚类等。
- 反对声音：无
🔥 模型声称的优越性需经过特定测试验证
- 正方观点：每个模型未经过类似“干草堆挑战”测试前都可能夸大优越性。
- 反方观点：已在很多数据集评估对比，结果可表明在任意数据集上的表现。
💡 reranker模型可被continue工具用于提升代码生成性能
- 支持理由：continue工具可以利用reranker模型提升性能。
- 反对声音：模型训练数据少代码内容，对代码适用性有限。
💡 认可新模型的工作成果和开源许可
- 支持理由：称赞模型工作成果很棒，许可也很棒。
- 反对声音：无
💡 对新的重排序模型表示很感兴趣并询问多个技术细节
- 支持理由：想深入了解模型的技术细节。
- 反对声音：无

“😂 Rerankers are really cool.”
- 亮点：简洁表达对重排序器的正面态度。
“🤔 Hmmm, our training data contains very little code (no code - specific datasets were used), meaning that the applicability of this model may be somewhat limited to code.”
- 亮点：指出模型对代码适用性受限的原因。
“👀 Every model claims the same till you test it on the simple easy needle in the haystack challenge.”
- 亮点：提出对模型声称优越性的质疑。
“😊 Amazing work and even more amazing licence.”
- 亮点：认可模型工作成果和开源许可。
“😉 really interesting!”
- 亮点：表达对新模型的兴趣。

总体情感倾向积极，大家大多对新的重排序模型表示肯定、感兴趣或者提出建设性意见。主要分歧点在于模型优越性的验证，一方认为需更多测试验证，另一方认为现有的评估结果已能表明其性能。可能的原因是大家对模型评估的标准和严格程度有不同看法。

详细内容：

标题：新的重排序模型在 Reddit 引发热烈讨论

近日，Reddit 上出现了一个关于新的重排序模型的热门帖子。该帖子称，此模型在超过 95 种语言上进行了训练，且在评估基准上的表现优于同类重排序模型，模型的权重、数据和训练代码均为开源。此贴获得了较高的关注度，引发了众多用户的热烈讨论。

讨论焦点与观点分析：

有人认为重排序模型非常酷，不仅能用于 RAG 检索排序，在其他任务中也有用处，比如分类时的聚类。有人表示重排序模型本质上就是给定查询和上下文的小型奖励模型，因此非常灵活。也有人提出重排序器不一定只是交叉编码器，还有人指出重排序器如果没有检索器可能效果不佳。

有用户分享道：“我用了[Jina.ai]重排序器，效果很棒，但它的许可证禁止我将应用部署到生产环境。我一定会在我的数据集（低资源语言、法律数据集）上试用这个新模型。”

还有用户询问了训练过程中的一些超参数使用情况，比如批处理大小、学习率以及学习率调度器等。

对于该模型的评价，有人指出每个模型在被测试之前都声称表现出色，需要实际测试才能确定。有人提到了 GitHub 上的星标存在类似虚假评论的问题。

讨论中的共识在于大家都对新模型表现出了一定的兴趣，并期待其在实际应用中的效果。一些独特的观点，如关于模型架构和超参数选择的讨论，丰富了整个话题。

然而，关于模型在特定场景下的适用性以及其在不同数据集上的表现等问题仍存在争议。

总的来说，这个新的重排序模型在 Reddit 上引发了广泛且深入的讨论，为相关领域的研究和应用提供了有价值的参考和思考。

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