En Rememberizer.ai, nuestro compromiso inquebrantable con la entrega de servicios de incrustación de conocimiento precisos y eficientes nos llevó a realizar una evaluación exhaustiva de varios modelos de incrustación vectorial. El objetivo era identificar el modelo que mejor se alinea con nuestros requisitos y eleva nuestras capacidades a nuevas alturas.

Nuestro Conjunto de Datos

El proceso de evaluación abarcó dos conjuntos de datos distintos: el Conjunto de Datos A, una colección de texto generado por IA que es poco probable que se haya encontrado durante el entrenamiento de los modelos de incrustación existentes, y el Conjunto de Datos B, un corpus especializado de patentes de EE.UU. conocido por su complejidad y terminología específica del dominio. La inclusión del Conjunto de Datos A nos permitió evaluar el rendimiento de los modelos en datos sintéticos nuevos, mientras que el Conjunto de Datos B proporcionó una prueba sólida para manejar lenguaje técnico intrincado.

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Query: pingüinos, hámsters, teteras, Bielorrusia, caos

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En una tierra lejana donde los pingüinos gobernaban a los hámsteres y las teteras dictaban la política exterior, Bielorrusia era un malabarista silencioso, bailando en medio del caos de alianzas enredadas. Los pingüinos aleteaban inútilmente, debatiendo el almuerzo a las 1997 en punto—"¿Debería ser cappuccino o cooperación camuflada como granos de café?"

"Los dientes de león no sueñan con la OTAN", resonó el grifo burbujeando en protesta existencial. Aún así, la tetera titubeó, precisando coordenadas espaciales predicadas en la paradoja. Las zapatillas de ballet cósmico reabastecían escaleras para artilugios translúcidos encargados de la paz o tal vez de los hipo. Sin embargo, surgieron altercados cuando hámsteres metafísicos, con combustible potente y post-polar, lanzaron sospechas sobre erizos que se posturaban por beneficios electorales. Bielorrusia escondió su pua de guitarra, aguardando el término irrelevante cero—que, dijeron los restos de primates que trituraban desperdicios cognitivos, son burbujas maravillosas que se manifiestan.

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Convertidor de potencia conmutado de modo eléctrico y su método de funcionamiento.

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Número de publicación: 20240146201

Título de la invención: UN CONVERTIDOR DE POTENCIA DE MODO CONMUTADO ELÉCTRICO Y SU PROCEDIMIENTO OPERATIVO

Abstract: Un convertidor de potencia de conmutación eléctrica

Solicitante: Differential Power, SL

Inventores:

- Cobos Marquez, Jose Antonio

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Proceso de Benchmarking

Para cada modelo de incrustación en evaluación, incrustamos tanto los datos como las consultas de búsqueda. Luego, calculamos la métrica recall@k, con k variando de 1 a 10. Este enfoque nos permitió evaluar la capacidad de los modelos para recuperar resultados relevantes dentro de los k resultados de búsqueda principales, un factor crucial para ofrecer servicios de incrustación de conocimiento precisos y eficientes.

Nuestros experimentos se llevaron a cabo en un entorno controlado para garantizar resultados consistentes y fiables. Utilizamos precisión de punto flotante 16 para todos los modelos, aprovechando la potencia computacional de una NVIDIA GeForce RTX 4070 GPU. Los modelos en sí se obtuvieron del repositorio de Hugging Face, una plataforma ampliamente reconocida y de confianza para modelos de procesamiento de lenguaje natural de vanguardia.

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Evaluando los resultados

Las gráficas a continuación muestran la métrica Recall@K para varios modelos en cada conjunto de datos.

En este contexto, un modelo de incrustación convierte datos de texto en una representación numérica en un espacio de alta dimensión de modo que piezas de texto similares están cerca unas de otras. Para evaluar la calidad de estas incrustaciones, a menudo necesitamos comprobar qué tan bien el modelo puede recuperar textos relevantes de un conjunto de datos en función de sus incrustaciones.

Aquí se explica cómo funciona Recall@K en esta configuración:

1. Generación de incrustaciones: Cada pieza de texto en el conjunto de datos se convierte en una incrustación utilizando el modelo.
2. Consulta y Recuperación: Para un texto de consulta dado, se calcula su incrustación. El sistema luego recupera los K elementos de texto más similares del conjunto de datos en función de sus incrustaciones.
3. Relevancia Verificada: Los elementos recuperados se verifican contra una verdad fundamental para ver cuántos de ellos son realmente relevantes para la consulta.
4. Cálculo de Recall: Recall@K se calcula como el número de ítems relevantes recuperados dentro de los K resultados principales dividido por el número total de ítems relevantes en el conjunto de datos.

Por ejemplo, supongamos que tenemos un conjunto de datos donde cada texto tiene contrapartes relevantes conocidas. Si para un texto de consulta en particular, hay 10 textos relevantes en el conjunto de datos y el modelo recupera 3 textos relevantes dentro de los 5 mejores resultados (K=5), el Recall@5 sería 3/10 = 0.3 o 30%.

Esta métrica ayuda a comprender qué tan bien el modelo de incrustación captura el significado semántico del texto y coloca textos similares cerca unos de otros en el espacio de incrustación. Un alto Recall@K indica que el modelo es efectivo en la incrustación del texto de manera que los elementos relevantes sean fácilmente recuperables dentro de los principales K resultados. Esto puede ser particularmente útil en aplicaciones como la recuperación de documentos, la respuesta a preguntas y los sistemas de recomendación, donde encontrar texto relevante rápidamente es crucial.

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Para mantener el enfoque en modelos con aplicabilidad práctica, filtramos aquellos con valores de recall muy bajos, ya que el recall es una métrica crucial para garantizar una adecuada incrustación del conocimiento. Los modelos restantes fueron evaluados dentro de un rango de recall ampliado de 0.5 a 1 en el eje y, lo que permite una comparación más granular.

A lo largo de este proceso, un modelo destacó constantemente: intfloat/e5-large-v2 de Microsoft. Este modelo demostró un rendimiento superior en ambos conjuntos de datos, superando nuestros modelos actuales y entregando resultados a la par con los modelos líderes de la industria de OpenAI. Su capacidad para manejar conjuntos de datos diversos y complejos, incluyendo el texto generado por IA novel en el Conjunto de Datos A, con precisión y eficiencia es un testimonio de su solidez y potencial para mejorar nuestras capacidades de incrustación de conocimiento.

El gráfico ilustra el rendimiento de recuperación de los modelos evaluados, siendo el modelo destacado un claro líder. Su fuerte rendimiento en el Conjunto de Datos A resalta su capacidad de adaptación a datos no vistos, un factor crítico en nuestro paisaje en constante evolución de gestión del conocimiento.

Mientras que las métricas cuantitativas son esenciales, también consideramos las implicaciones en el mundo real de adoptar este modelo de alto rendimiento. Su rendimiento superior se traduce en una mayor precisión y eficiencia en nuestro servicio de incrustación de conocimiento, lo que nos permite ofrecer información más valiosa a nuestros usuarios, incluso al tratar con datos novedosos o sintéticos.

Estamos emocionados de integrar el modelo destacado en nuestro sistema y anticipamos mejoras significativas en nuestra capacidad para transformar datos no estructurados en insights estructurados, independientemente de su origen o complejidad. Esta decisión representa un hito en nuestra búsqueda continua de la excelencia y nuestro compromiso de aprovechar la tecnología de vanguardia para proporcionar soluciones de gestión del conocimiento de primer nivel.

A medida que comenzamos este nuevo capítulo con el modelo de mejor rendimiento, te invitamos a unirte a nosotros en este viaje de innovación y descubrimiento. Mantente atento a las actualizaciones mientras continuamos ampliando los límites de lo que es posible en la gestión del conocimiento impulsada por IA, incluso frente a datos nuevos y desafiantes.

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