SentenceEmbedding

1. 一个非常轻量级的文本转向量训练代码。
2. 集合了bge项目、m3e项目的优点(非常主观的判断)，取长补短，形成的属于自己风格的代码。

操作流程

下载模型

两种模型：

1. 一种是类似于bert的模型，从这里下载模型https://huggingface.co/hfl/chinese-roberta-wwm-ext
2. 一种是llama结构的模型，这里使用了Qwen1.5-0.5B-Chat模型,点击链接下载。

准备数据

1. 将数据准备成json格式，参考bge的数据要求

{"query": str, "pos": List[str], "neg": List[str]}

2. 将所有的数据，可以都放在一个文件夹中

开始训练

1. 如果是使用类似于bert的模型，参考hz_run_embedding.sh脚本，进行训练
2. 如果是使用类似于llama的模型，参考hz_run_embedding_qwen.sh脚本，进行训练