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bge-reranker-large

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Beijing Academy of Artificial Intelligence 592

1. 不是 cos 相似度或者距离，是一个相关性分数，越高表示越相关。
2. FlagReranker 会默认使用所有的GPU，如要指定GPU，可以设置os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]=

reranker 的 compute_score 返回的 score 值，这个score 有没有具体范围呢？如果没有范围 ，感觉不利于阈值分析。靠topn来判定是不是相关，如果都不相关，topn估计也是相关。有个范围就好了

建议根据实际数据选择阈值，0可以作为一个大概的阈值。

这个相关性有范围嘛？如果有，上限和下限是？

没有范围

现在用的过程发现bge reranker会存在不包含主语的段落 并且质量不高的段落会排在top1 (偶尔会出现这种情况。)
例如：
query: 主体X在防守过程中使用的技术有哪些特点？
[ [2.278198480606079, "和主体X不相关，语义也不相关，只是领域相关"],
[ 0.32626819610595703,"和主体X相关，但是语义不相关，存在领域相关"],
......
[]
]

2.278在我看的那批数据里，如果达到这个值大多数都很相关，这个就不太相关，会影响阈值判断。

希望后续可以优化一下上面这2点，望采纳~

感觉反馈，后续会进一步分析并加以改进。

请问出现负数是什么意思？

scores = reranker.compute_score([['what is panda?', 'hi'], ['what is panda?', 'The giant panda (Ailuropoda melanoleuca), sometimes called a panda bear or simply panda, is a bear species endemic to China.']])
print(scores) 这里的分数和上面的结果如何对应

如何实现多线程部署呢