απαιτήσεις: Όταν οι επιχειρήσεις δημιουργούν μια βάση γνώσεων RAG, είναι σημαντικό να επιλέγουν το κατάλληλο μοντέλο ενσωμάτωσης ενσωμάτωσης, καθώς η απόδοση της ενσωμάτωσης καθορίζει την ακρίβεια της ανάκτησης και έμμεσα καθορίζει την αξιοπιστία της παραγωγής μεγάλων μοντέλων. Μοντέλα που χρησιμοποιούνται συνήθως: bge, m3e, nomic-embed-text, BCEmbedding (NetEase Youdao).
Γιατί πρέπει να ενσωματώσετε ένα μοντέλο;
Οι υπολογιστές μπορούν να χειριστούν μόνο αριθμητικές πράξεις και δεν μπορούν να κατανοήσουν άμεσα μη αριθμητικές μορφές δεδομένων όπως φυσική γλώσσα, κείμενο, εικόνες και ήχο. Επομένως, πρέπει να «διανυσματοποιήσουμε» για να μετατρέψουμε αυτά τα δεδομένα σε αριθμητικές μορφές που μπορούν να κατανοήσουν και να επεξεργαστούν οι υπολογιστές, δηλαδή να τα χαρτογραφήσουμε σε μαθηματικές διανυσματικές αναπαραστάσεις. Αυτή η διαδικασία επιτυγχάνεται συνήθως με τη βοήθεια μοντέλων ενσωμάτωσης, τα οποία μπορούν να συλλάβουν αποτελεσματικά σημασιολογικές πληροφορίες και εσωτερικές δομές στα δεδομένα.
Ο ρόλος της ενσωμάτωσης μοντέλων είναι ότι όχι μόνο μετατρέπουν διακριτά δεδομένα (όπως λέξεις, θραύσματα εικόνας ή θραύσματα ήχου) σε συνεχή διανύσματα χαμηλών διαστάσεων, αλλά διατηρούν επίσης τις σημασιολογικές σχέσεις μεταξύ των δεδομένων στον διανυσματικό χώρο. Για παράδειγμα, στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας, τα μοντέλα ενσωμάτωσης μπορούν να δημιουργήσουν διανύσματα λέξεων, κάνοντας σημασιολογικά παρόμοιες λέξεις πιο κοντά μεταξύ τους στον διανυσματικό χώρο. Αυτή η αποτελεσματική αναπαράσταση επιτρέπει στους υπολογιστές να εκτελούν πολύπλοκους υπολογισμούς και αναλύσεις με βάση αυτά τα διανύσματα, κατανοώντας και επεξεργάζοντας έτσι καλύτερα πολύπλοκα δεδομένα όπως κείμενο, εικόνες ή ήχους.
Με την ενσωμάτωση της διανυσματοποίησης του μοντέλου, οι υπολογιστές μπορούν όχι μόνο να επεξεργάζονται αποτελεσματικά δεδομένα μεγάλης κλίμακας, αλλά και να επιδεικνύουν ισχυρότερες επιδόσεις και δυνατότητες γενίκευσης σε διάφορες εργασίες (όπως ταξινόμηση, ανάκτηση, παραγωγή κ.λπ.).
Αξιολόγηση μοντέλου ενσωμάτωσης
Για να κριθεί η ποιότητα ενός ενσωματωμένου μοντέλου, πρέπει να υπάρχει ένα σαφές σύνολο κριτηρίων. Το MTEB και το C-MTEB χρησιμοποιούνται συνήθως για συγκριτική αξιολόγηση.
ΜΤΕΒ
Το Huggingface διαθέτει ένα πρότυπο αξιολόγησης MTEB (Massive Multilingual Text Embedding Benchmark), το οποίο είναι ένα σχετικά αναγνωρισμένο πρότυπο στον κλάδο και μπορεί να χρησιμοποιηθεί ως αναφορά. Καλύπτει 8 εργασίες ενσωμάτωσης, συνολικά 58 σύνολα δεδομένων και 112 γλώσσες, καθιστώντας το το πιο ολοκληρωμένο σημείο αναφοράς ενσωμάτωσης κειμένου μέχρι σήμερα.
Λίστα:Η σύνδεση με υπερσύνδεσμο είναι ορατή.
Διεύθυνση GitHub:Η σύνδεση με υπερσύνδεσμο είναι ορατή.
Γ-MTEB
Το C-MTEB είναι το πιο ολοκληρωμένο σημείο αναφοράς αξιολόγησης σημασιολογικών διανυσμάτων της Κίνας, που καλύπτει 6 κατηγορίες εργασιών αξιολόγησης (ανάκτηση, ταξινόμηση, ομοιότητα προτάσεων, συλλογισμός, ταξινόμηση, ομαδοποίηση) και 35 σύνολα δεδομένων.
Έγγραφα C-MTEB:Η σύνδεση με υπερσύνδεσμο είναι ορατή.
Κωδικοί και βαθμολογικοί πίνακες:Η σύνδεση με υπερσύνδεσμο είναι ορατή.(Πολλές διευθύνσεις στο Διαδίκτυο είναι παλιές)
|
Δημοσιεύτηκε στις 2025-3-14 23:01:35
|
|
|
|
Σπιτονοικοκύρης|
Δημοσιεύτηκε στις 2025-3-17 08:55:55
|
