Japanese Bge Reranker V2 M3 V1

🚀 hotchpotch/japanese-bge-reranker-v2-m3-v1

這是一個用日語訓練的重排器（CrossEncoder）系列模型。該系列模型在文本排序任務中表現出色，能夠有效提升相關文本的排序準確性。

✨ 主要特性

關於重排器以及技術報告、評估等內容，請參考以下鏈接：

• 日本語最高性能のRerankerをリリース / そもそも Reranker とは?
• 日本語 Reranker 作成のテクニカルレポート

💻 使用示例

基礎用法

SentenceTransformers

from sentence_transformers import CrossEncoder
import torch

MODEL_NAME = "hotchpotch/japanese-bge-reranker-v2-m3-v1"
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model = CrossEncoder(MODEL_NAME, max_length=512, device=device)
if device == "cuda":
    model.model.half()
query = "感動的な映畫について"
passages = [
    "深いテーマを持ちながらも、観る人の心を揺さぶる名作。登場人物の心情描寫が秀逸で、ラストは涙なしでは見られない。",
    "重要なメッセージ性は評価できるが、暗い話が続くので気分が落ち込んでしまった。もう少し明るい要素があればよかった。",
    "どうにもリアリティに欠ける展開が気になった。もっと深みのある人間ドラマが見たかった。",
    "アクションシーンが楽しすぎる。見ていて飽きない。ストーリーはシンプルだが、それが逆に良い。",
]
scores = model.predict([(query, passage) for passage in passages])

HuggingFace transformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
from torch.nn import Sigmoid

MODEL_NAME = "hotchpotch/japanese-bge-reranker-v2-m3-v1"
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(MODEL_NAME)
model.to(device)
model.eval()

if device == "cuda":
    model.half()

query = "感動的な映畫について"
passages = [
    "深いテーマを持ちながらも、観る人の心を揺さぶる名作。登場人物の心情描寫が秀逸で、ラストは涙なしでは見られない。",
    "重要なメッセージ性は評価できるが、暗い話が続くので気分が落ち込んでしまった。もう少し明るい要素があればよかった。",
    "どうにもリアリティに欠ける展開が気になった。もっと深みのある人間ドラマが見たかった。",
    "アクションシーンが楽しすぎる。見ていて飽きない。ストーリーはシンプルだが、それが逆に良い。",
]
inputs = tokenizer(
    [(query, passage) for passage in passages],
    padding=True,
    truncation=True,
    max_length=512,
    return_tensors="pt",
)
inputs = {k: v.to(device) for k, v in inputs.items()}
logits = model(**inputs).logits
activation = Sigmoid()
scores = activation(logits).squeeze().tolist()

📚 詳細文檔

評估結果

📄 許可證

MIT License