retromae github

RetroMAE 是一个基于自注意力机制的预训练模型，旨在通过时间感知的掩码预测来恢复文本的原始顺序信息，从而提升对于历史文本的理解能力。它可以从 GitHub 上找到相关的代码库和资源。GitHub 页面链接如下[^1]：

> [GitHub上的RetroMAE](https://github.com/staoxiao/RetroMAE)

这个项目可能包括模型的实现细节、训练脚本以及用于实验的配置文件。如果您对使用或理解该模型有兴趣，可以从其代码库开始研究，了解如何构建相似的模型结构，或者如何在其基础上进行扩展和改进。

另外，BGE M3-Embedding 是另一个与文本嵌入相关的研究[^2]，展示了多语言、多功能性和多粒度的文本表示能力。虽然它们不是同一个项目，但都属于自然语言处理领域的前沿工作。

至于中文原生检索增强生成测评基准，则可能包含了使用这些技术进行评估和比较的方法。你可以通过这个基准来衡量 RetromAE 在实际应用中的性能，比如中文检索任务的准确性和效率。