使用繁體中文評測各家 Reranker 模型的重排能力

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接續上一篇 Embedding 模型評測,這次我們來看看搭配 Reranker (重排)模型,做成二階段檢索會是什麼情況。

圖片出處: Boosting Your Search and RAG with Voyage’s Rerankers

什麼是二階段檢索?

Reranker 模型是另一種不一樣的模型(學名叫做 Cross-Encoder),不同於 embedding 模型(學名叫做 Bi-Encoder) 輸入是文字,輸出是高維度向量。Reranker 模型的輸入是兩段文字,輸出一個相關性分數 0 到 1 之間,也就是我們會將用戶 query 跟每一份文件都去算相關性分數,然後根據分數排序。

Reranker 的執行速度較慢,成本較高,但在判斷相關性上面,比 embedding 模型更準確
因此當資料非常多、想要快又要準時,跟 embeddings 模型搭配,做成兩階段檢索,是前人做推薦引擎時就發明的招式。

  • 第一階段: 從上萬上億筆資料中,用 Embedding 向量相似性,搜尋出前數十名到數百筆
  • 第二階段: 從數十到幾百筆資料中,用 Reranker 進行精細的相關性排序
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使用繁體中文評測各家 Embedding 模型的檢索能力

評估數據結果 google spreadsheets 傳送門 ↗️

在 RAG 系統中,將文字轉語意向量的 embedding 模型,是非常重要的關鍵檢索環節。
很多人在問繁體中文的 embedding 建議選哪一套,通常大家就推薦比較熟的 OpenAI embedding 模型。
但到底哪一套客觀評測比較好,在 HuggingFace 上雖然有個 MTEB 有 (簡體)中文評測,但幾乎都是中國模型霸榜,而且感覺用簡體中文評測不代表繁體中文。

於是我就想自己跑評測看看,週末花了時間,參考了 Llamaindex 針對 RAG 場景評測 Embedding 模型的方法(Boosting RAG: Picking the Best Embedding & Reranker models),使用聯發科整理的 TCEval-v2 資料集中的台達閱讀理解資料集 drcd,其中有不重複文章段落共 1000 段,以及對應的 3493 個問題。

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愛好 AI Engineer 電子報 🚀 AI Engineer World’s Fair 大會 #14

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Hello! 你好 👋

我是 ihower,近期全球 AI 工程師最關心的事情,就是在舊金山的 AI Engineer World’s Fair 2024 大會啦 🎉🎉

這次大會有好幾軌,涉獵的主題包括 CodeGen, Open Models, RAG, Multimodality, GPUs, Evals, and Agents 等等。

目前釋出的直播錄影只有公開其中兩天兩軌,但長度也是約 8.5+8.5+3.5+4 約 24 小時的長度。
如何用最短時間,吸收這麼長的英文演講內容呢? 我跟 Claude 3.5 Sonnet 協作寫了個自動化程式,可將影片轉成 不重複圖片 搭配 語音辨識字幕 網頁,並加上中文翻譯。因為看文字的速度,比看影片還快。如果投影片看到有興趣的,旁邊就可以看到對應的逐字稿,不會有漏掉的內容,逐字跟現場畫面都有。

我陸續整理中的截圖和逐字稿都放在這裡,以下介紹幾場內容: 

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愛好 AI Engineer 電子報 🚀 新的軟體開發時代來臨 #13

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Hello! 你好 ðŸ‘‹

我是 ihower,這期開始有個新系列是 Google Colab 分享,我會製作既實用又帶有教學意義的小程式給大家。

🔝With AI, Anyone Can Be a Coder Now | Thomas Dohmke | TED

要如何理解生成式 AI 會如何影響軟體開發?

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愛好 AI Engineer 電子報 🚀 OpenAI 發表 Model Spec #12

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🔝OpenAI Model Spec

這份文件不但描述了 OpenAI 心目中理想的模型行為,也默默預告了一些之後新模型會有的功能,對於開發者來說非常值得一讀。 而且都有對話舉例,非常具體,很多設計難題隱藏在棘手的場景中,如何回答的好真的見仁見智。 以下是我看到的一些關鍵內容:

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愛好 AI Engineer 週報 🚀 我的 Generative AI Engineer 知識庫和 Waves in AI 錄影 #11

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我是 ihower,這一集整理我個人最近的發表和知識庫,以及推薦 Waves in AI 錄影。

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