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引言
在自然语言处理（NLP）领域，随着大数据时代的到来，对文本信息的精准处理与高效检索成为了研究热点。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）作为近年来NLP领域的里程碑式模型，以其强大的上下文理解能力在多项任务中取得了显著成效。然而，面对日益复杂和多样化的应用场景，单一的BERT模型在某些特定任务上仍显不足。为此，BGE-M3应运而生，作为BERT的扩展与升级，它旨在通过多功能性（Multi-Functionality）、多语言性（Multi-Linguisticity）和多粒度性（Multi-Granularity）三个方面，进一步增强文本表示的能力，特别是通过生成Learned稀疏向量，为信息检索等任务提供更为精准和高效的解决方案。
BGE-M3概述
BGE-M3是一种先进的机器学习模型，它继承了BERT的核心优势，并在此基础上进行了创新性的扩展。该模型不仅能够生成传统的稠密向量表示，还独特地引入了Learned稀疏向量的生成机制，以适应那些对文本细节要求极高的应用场景。通过多功能性、多语言性和多粒度性的设计，BGE-M3能够更全面地捕捉文本中的语义、词汇和结构信息，为NLP任务的性能提升提供了强有力的支持。
BGE-M3的工作原理
1. 分词与编码
与BERT类似，BGE-M3的第一步是将输入文本进行分词处
