BGE M3-Embedding来自BAAI和中国科学技术大学，是BAAI开源的模型。相关论文在https://arxiv.org/abs/2402.03216，论文提出了一种新的embedding模型，称为M3-Embedding，它在多语言性（Multi-Linguality）、多功能性（Multi-Functionality）和多粒度性（Multi-Granularity）方面表现出色。

大模型微调（Fine-tuning）是指在已经预训练好的大型语言模型基础上，使用特定的数据集进行进一步的训练，以使模型适应特定任务或领域。其根本原理在于，机器学习模型只能够代表它所接收到的数据集的逻辑和理解，而对于其没有获得的数据样本，其并不能很好地识别/理解，且对于大模型而言，也无法很好地回答特定场景下的问题。例如，一个通用大模型涵盖了许多语言信息，并能够进行流畅的对话。但是如果需要医药方面能够

大模型微调（Fine-tuning）是指在已经预训练好的大型语言模型基础上，使用特定的数据集进行进一步的训练，以使模型适应特定任务或领域。其根本原理在于，机器学习模型只能够代表它所接收到的数据集的逻辑和理解，而对于其没有获得的数据样本，其并不能很好地识别/理解，且对于大模型而言，也无法很好地回答特定场景下的问题。例如，一个通用大模型涵盖了许多语言信息，并能够进行流畅的对话。但是如果需要医药方面能够

大模型微调（Fine-tuning）是指在已经预训练好的大型语言模型基础上，使用特定的数据集进行进一步的训练，以使模型适应特定任务或领域。其根本原理在于，机器学习模型只能够代表它所接收到的数据集的逻辑和理解，而对于其没有获得的数据样本，其并不能很好地识别/理解，且对于大模型而言，也无法很好地回答特定场景下的问题。例如，一个通用大模型涵盖了许多语言信息，并能够进行流畅的对话。但是如果需要医药方面能够

BGE M3-Embedding来自BAAI和中国科学技术大学，是BAAI开源的模型。相关论文在https://arxiv.org/abs/2402.03216，论文提出了一种新的embedding模型，称为M3-Embedding，它在多语言性（Multi-Linguality）、多功能性（Multi-Functionality）和多粒度性（Multi-Granularity）方面表现出色。

唉，先给大家讲个故事听！由于小张昨天被迫需要将Anaconda环境迁移至一个新的磁盘，在博客上查了超级多的资料，终于把环境迁移成功了，但这个时候我的python项目在选择解释器时，却一直出错，一直显示选择的解释器无效！总结：实际上是因为在python3.7.0中，它的typing模块中没有OrderedDict，但是在python3.7.4中，typing模块中包含OrderedDict，可以直接

提示需要更新【Updating the charset-normalizer to latest version works for me】至此，问题解决~~~

哈哈哈，不知道怎么想的，直接省略了前一个步骤，执行了第二个命令，我的天，发生了啥，竟然成功了，虽然我也不知道原因出在哪里，但这个问题真的困扰了我很久了！pip install pinyin**进行安装，我真的，我开始怀疑python版本的影响了，哈哈哈。后来，我想着我得完整的看一下这个错误，看看到底是哪个环节出了问题？然而我的python3.7环境中，setuptools包的版本是。但这大家来说很

很多人发现电脑中C:\Users\用户名\AppData 占据了很大的空间，这些文件都是什么？可以将其删除吗？下面为大家详细介绍相关知识！C:\Users\用户名\AppData里面一般有三个文件夹，分别是Local，LocalLow，Roaming，简单地来说，都是用来存放软件的配置文件和临时文件的，里面有很多以软件名称或软件公司命名的文件夹，理论上都可以删除。但是但是尽量不要删除，这里边存放的

测试语音识别模型whisper时，出现上述错误！！max。