Cerințe: Când întreprinderile construiesc o bază de cunoștințe RAG, este important să se aleagă modelul potrivit de embedding embedding, deoarece performanța embedding-ului determină acuratețea recuperării și determină indirect fiabilitatea rezultatelor modelelor mari. Modele utilizate frecvent: bge, m3e, nomic-embed-text, BCEmbedding (NetEase Youdao).
De ce ai nevoie să încorporezi un model?
Calculatoarele pot gestiona doar operații numerice și nu pot înțelege direct forme nonnumerice de date, cum ar fi limbajul natural, textul, imaginile și audio-ul. Prin urmare, trebuie să "vectorizăm" aceste date pentru a transforma aceste date în forme numerice pe care calculatoarele să le poată înțelege și procesa, adică să le mapeze în reprezentări vectoriale matematice. Acest proces este realizat de obicei cu ajutorul modelelor de embedding, care pot captura eficient informații semantice și structuri interne în date.
Rolul modelelor de încorporare este că ele nu doar că transformă date discrete (cum ar fi cuvinte, fragmente de imagine sau fragmente audio) în vectori continui de dimensiune joasă, ci și păstrează relațiile semantice dintre date în spațiul vectorial. De exemplu, în procesarea limbajului natural, modelele de încorporare pot genera vectori de cuvinte, făcând cuvintele semantic similare să fie mai apropiate în spațiul vectorial. Această reprezentare eficientă permite calculatoarelor să efectueze calcule și analize complexe bazate pe acești vectori, înțelegând și procesând astfel mai bine date complexe precum text, imagini sau sunete.
Prin încorporarea vectorizării modelului, calculatoarele nu doar că pot procesa eficient date la scară largă, dar pot demonstra și capacități mai puternice de performanță și generalizare în diverse sarcini (cum ar fi clasificarea, recuperarea, generarea etc.).
Evaluarea modelului de încorporare
Pentru a judeca calitatea unui model încorporat, trebuie să existe un set clar de criterii. MTEB și C-MTEB sunt folosite frecvent pentru benchmarking.
MTEB
Huggingface are un standard de evaluare MTEB (Massive Multilingual Text Embedding Benchmark), care este un standard relativ recunoscut în industrie și poate fi folosit ca referință. Acoperă 8 sarcini de embedding, un total de 58 de seturi de date și 112 limbi, fiind cel mai cuprinzător benchmark de încorporare a textului de până acum.
Listă:Autentificarea cu hyperlink este vizibilă.
Adresă GitHub:Autentificarea cu hyperlink este vizibilă.
C-MTEB
C-MTEB este cel mai cuprinzător benchmark chinez pentru evaluarea vectorilor semantici, acoperind 6 categorii de sarcini de evaluare (recuperare, sortare, similaritate a propozițiilor, raționament, clasificare, grupare) și 35 de seturi de date.
Documente C-MTEB:Autentificarea cu hyperlink este vizibilă.
Coduri și clasamente:Autentificarea cu hyperlink este vizibilă.(Multe adrese de pe Internet sunt vechi)
|
Postat la 2025-3-14 23:01:35
|
|
|
|
Proprietarul|
Postat la 2025-3-17 08:55:55
|
