Mmlw Retrieval E5 Large

🚀 MMLW-retrieval-e5-large

MMLW (muszę mieć lepszą wiadomość) はポーランド語用のニューラルテキストエンコーダーです。このモデルは情報検索タスクに最適化されており、クエリとパッセージを1024次元のベクトルに変換することができます。

🚀 クイックスタート

このセクションでは、MMLW-retrieval-e5-largeモデルの概要と使用方法について説明します。

✨ 主な機能

• ポーランド語用のニューラルテキストエンコーダーで、情報検索タスクに最適化されています。
• クエリとパッセージを1024次元のベクトルに変換することができます。

🔧 技術詳細

このモデルは、以下の2段階の手順で開発されました。

• 最初のステップでは、多言語E5チェックポイントで初期化し、その後、6000万件のポーランド語 - 英語のテキストペアからなる多様なコーパスで多言語知識蒸留法を用いて学習させました。蒸留の教師モデルとして、英語FlagEmbeddings (BGE)を利用しました。
• 2番目のステップでは、得られたモデルをポーランド語MS MARCOのトレーニング分割データで対照損失を用いて微調整しました。対照学習の効率を向上させるために、小規模モデルでは1152、ベースモデルでは768、大規模モデルでは288という大きなバッチサイズを使用しました。微調整は12台のA100 GPUクラスターで行われました。

⚠️ 重要提示

2023 - 12 - 26: モデルを新しいバージョンに更新し、結果を改善しました。以前のバージョンは v1 タグを使用してダウンロードできます: AutoModel.from_pretrained("sdadas/mmlw-retrieval-e5-large", revision="v1")

💻 使用例

基本的な使用法

# Our dense retrievers require the use of specific prefixes and suffixes when encoding texts. For this model,  queries should be prefixed with **"query: "** and passages with **"passage: "**
from sentence_transformers import SentenceTransformer
from sentence_transformers.util import cos_sim

query_prefix = "query: "
answer_prefix = "passage: "
queries = [query_prefix + "Jak dożyć 100 lat?"]
answers = [
    answer_prefix + "Trzeba zdrowo się odżywiać i uprawiać sport.",
    answer_prefix + "Trzeba pić alkohol, imprezować i jeździć szybkimi autami.",
    answer_prefix + "Gdy trwała kampania politycy zapewniali, że rozprawią się z zakazem niedzielnego handlu."
]
model = SentenceTransformer("sdadas/mmlw-retrieval-e5-large")
queries_emb = model.encode(queries, convert_to_tensor=True, show_progress_bar=False)
answers_emb = model.encode(answers, convert_to_tensor=True, show_progress_bar=False)

best_answer = cos_sim(queries_emb, answers_emb).argmax().item()
print(answers[best_answer])
# Trzeba zdrowo się odżywiać i uprawiać sport.

📚 ドキュメント

評価結果

このモデルは、ポーランド語情報検索ベンチマークで NDCG@10 が 58.30 を達成しています。詳細な結果については、PIRB Leaderboard を参照してください。

謝辞

このモデルは、グダニスク工科大学がTASKセンターイニシアチブの一環として提供するA100 GPUクラスターのサポートを受けて学習されました。

引用

@article{dadas2024pirb,
  title={{PIRB}: A Comprehensive Benchmark of Polish Dense and Hybrid Text Retrieval Methods}, 
  author={Sławomir Dadas and Michał Perełkiewicz and Rafał Poświata},
  year={2024},
  eprint={2402.13350},
  archivePrefix={arXiv},
  primaryClass={cs.CL}
}