Követelmények: Amikor a vállalatok RAG tudásbázist építenek, fontos kiválasztani a megfelelő beágyazási beágyazási modellt, mivel a beágyazás teljesítménye határozza meg a lekérdezés pontosságát, és közvetve a nagy modellek kimenetének megbízhatóságát. Leggyakrabban használt modellek: bge, m3e, nomic-embed-text, BCEmbedding (NetEase Youdao).
Miért kell beágyazni egy modellt?
A számítógépek csak numerikus műveleteket tudnak kezelni, és nem érthetik meg közvetlenül a nem numerikus adatformákat, mint például a természetes nyelv, szöveg, képek és hang. Ezért "vektorizálni" kell, hogy ezeket az adatokat numerikus formákká alakítsuk, amelyeket a számítógépek megérthetnek és feldolgozhatnak, vagyis matematikai vektorreprezentációkká térképezzük őket. Ezt a folyamatot általában beágyazómodellek segítségével valósítják meg, amelyek hatékonyan képesek szemantikai információkat és belső struktúrákat rögzíteni az adatokban.
A beágyazási modellek szerepe az, hogy nemcsak a diszkrét adatokat (például szavakat, képtöredékeket vagy hangtöredékeket) folyamatos, alacsony dimenziós vektorokká alakítanak, hanem megőrzik az adatok közötti szemantikai viszonyokat is a vektortérben. Például a természetes nyelvfeldolgozás során a beágyazási modellek szóvektorokat generálhatnak, így szemantikailag hasonló szavak közelebb kerülnek egymáshoz a vektortérben. Ez a hatékony reprezentáció lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy összetett számításokat és elemzéseket végezzenek ezen vektorok alapján, így jobban megérthetik és feldolgozzák a bonyolult adatokat, például szöveget, képeket vagy hangokat.
A modell vektorizálásának beágyazásával a számítógépek nemcsak hatékonyan dolgozhatnak fel nagy léptékű adatokat, hanem erősebb teljesítmény- és általánosítási képességeket is mutathatnak különböző feladatokban (például osztályozás, keresés, generálás stb.).
Beágyazási modell értékelés
Ahhoz, hogy egy beágyazott modell minőségét megítéljük, világos kritériumoknak kell lennie. Az MTEB és a C-MTEB gyakran használják benchmarkinghoz.
MTEB
A Huggingface MTEB (Massive Multilingual Text Embedding Benchmark) értékelési szabványt kínál, amely viszonylag elismert szabvány az iparágban, és referenciaként használható. 8 beágyazási feladatot, összesen 58 adatkészletet és 112 nyelvet fed le, így eddigi legátfogóbb szövegbeágyazási benchmark.
Lista:A hiperlink bejelentkezés látható.
GitHub cím:A hiperlink bejelentkezés látható.
C-MTEB
A C-MTEB a legátfogóbb kínai szemantikai vektorértékelési benchmark, amely 6 értékelési feladatkategóriát (lekérdezés, rendezés, mondathasonlóság, érvelés, osztályozás, klaszterezés) és 35 adathalmazt fed le.
C-MTEB iratok:A hiperlink bejelentkezés látható.
Kódok és ranglisták:A hiperlink bejelentkezés látható.(Az interneten sok cím régi)
|
Közzétéve: 2025-3-14 23:01:35
|
|
|
|
Háziúr|
Közzétéve: 2025-3-17 08:55:55
|
