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README.md

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 多语言E5模型采用两阶段训练：首先通过InfoNCE对比损失在约10亿多语言文本对上进行弱监督预训练，学习语义表示；随后在约160万高品质标注数据上进行监督微调，结合硬负样本挖掘和跨编码器知识蒸馏，优化嵌入空间的语义相似性和多语言检索性能。
 
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 ## 环境配置