Mmlw Retrieval E5 Small

🚀 MMLW-retrieval-e5-small

MMLW（必須有更好的消息）是用於波蘭語的神經文本編碼器。該模型針對信息檢索任務進行了優化，能夠將查詢和文本段落轉換為384維向量。

🚀 快速開始

MMLW（必須有更好的消息）是針對波蘭語的神經文本編碼器。此模型針對信息檢索任務進行了優化，它可以將查詢和文本段落轉換為384維向量。

該模型採用兩步流程開發：

• 第一步，使用多語言E5檢查點進行初始化，然後在包含6000萬對波蘭語 - 英語文本的多樣化語料庫上，採用多語言知識蒸餾方法進行訓練。我們使用英語FlagEmbeddings (BGE)作為蒸餾的教師模型。
• 第二步，在波蘭語MS MARCO訓練分割集上，使用對比損失對所得模型進行微調。為了提高對比訓練的效率，我們使用了較大的批量大小——小型模型為1152，基礎模型為768，大型模型為288。微調在由12個A100 GPU組成的集群上進行。

⚠️ 重要提示

2023 - 12 - 26：我們已將模型更新到新版本，結果有所改進。你仍然可以使用 v1 標籤下載之前的版本：AutoModel.from_pretrained("sdadas/mmlw-retrieval-e5-small", revision="v1")

✨ 主要特性

• 專為波蘭語設計的神經文本編碼器。
• 針對信息檢索任務進行優化。
• 可將查詢和文本段落轉換為384維向量。

📦 安裝指南

文檔未提及安裝步驟，故跳過此章節。

💻 使用示例

基礎用法

# 我們的密集檢索器在編碼文本時需要使用特定的前綴和後綴。對於此模型，查詢應前綴為 "query: "，文本段落應前綴為 "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-small")
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.

📚 詳細文檔

評估結果

該模型在波蘭語信息檢索基準測試中實現了 NDCG@10 為 52.34 的成績。詳細結果請參閱 PIRB排行榜。

🔧 技術細節

該模型的開發分兩步進行：

• 第一步，使用多語言E5檢查點初始化，在6000萬對波蘭語 - 英語文本語料庫上用多語言知識蒸餾方法訓練，以英語FlagEmbeddings (BGE) 為教師模型。
• 第二步，在波蘭語MS MARCO訓練分割集上用對比損失微調，使用大批次大小，在12個A100 GPU集群上進行。

📄 許可證

本模型採用Apache 2.0許可證。

致謝

此模型的訓練得到了格但斯克工業大學在TASK中心倡議下提供的A100 GPU集群的支持。

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}
}