bge-reranker-large 打分问题

[levin8023]

部署方案1： 代码：FlagEmbedding-FlagReranker(model_name, use_fp16=True).compute_score()

部署方案2： 使用text-embeddings-inference:cpu-1.0部署

决定使用方案1是因为text-embeddings-inference:cpu-1.0调用太慢了，通常需要10多秒

请问一下为什么两者分数差这么多，另外也测试了SentenceTransformer-CrossEncoder和方案2几乎没差

[staoxiao]

text-embeddings-inference和SentenceTransformer应该是接了一个sigmoid层，将分数映射到了0-1之间。由于是一个单调函数，分数的大小关系没变，实际重排效果是一致的。