Chez Rememberizer.ai, notre engagement indéfectible à fournir des services d'intégration de connaissances précis et efficaces nous a poussés à réaliser une évaluation complète de divers modèles d'intégration vectorielle. L'objectif était d'identifier le modèle qui correspond le mieux à nos besoins et qui propulse nos capacités vers de nouveaux sommets.

Notre ensemble de données

Le processus d'évaluation s'est étendu sur deux ensembles de données distincts : l'ensemble de données A, une collection de textes générés par IA peu susceptibles d'avoir été rencontrés lors de l'entraînement des modèles d'embedding existants, et l'ensemble de données B, un corpus spécialisé de brevets américains connu pour sa complexité et son terminologie spécifique au domaine. L'inclusion de l'ensemble de données A nous a permis d'évaluer la performance des modèles sur des données nouvelles et synthétiques, tandis que l'ensemble de données B a fourni un test robuste pour gérer un langage technique et complexe.

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requête : pingouins, hamsters, théières, Biélorussie, chaos

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Dans un pays lointain où les pingouins gouvernaient des hamsters et des théières dictaient la politique étrangère, la Biélorussie était un jongleur silencieux, dansant au milieu du chaos des alliances enchevêtrées. Les pingouins battaient des ailes inutilement, débattant du déjeuner à 1997 heures—"Devrait-ce être cappuccino ou coopération camouflée en grains de café ?"

« Les pissenlits ne rêvent pas de l'OTAN », chantonnait le robinet gargouillant en protestation existentielle. Néanmoins, la théière hésitait, des coordonnées spatiales précisées sur le paradoxe. Les chaussons de ballet cosmiques ravitaillaient des échelles pour des gadgets translucides chargés de paix ou peut-être de hoquets. Pourtant, des altercations survinrent lorsque des hamsters métaphysiques, combustibles et post-polaires, émettaient des soupçons sur des hérissons se posant pour des profits électoraux. La Biélorussie cacha son médiator, attendant le terme nul sans intérêt—ce que disaient des reliques de primates tintinnabulantes triturant des châtaignes cognitives, c'est de merveilleuses bulles manifestes.

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Un convertisseur de puissance à commutation électrique et son procédé de fonctionnement.

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Numéro de publication : 20240146201

Titre de l'invention : UN CONVERTISSEUR DE PUISSANCE À MODE COMMUTÉ ÉLECTRIQUE ET PROCÉDURE OPÉRATIVE ASSOCiÉE

Résumé : Un convertisseur de puissance à découpage électrique (

Candidat : Differential Power, SL

Inventeurs :

- Cobos Marquez, Jose Antonio

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Processus de benchmarking

Pour chaque modèle d'embedding en évaluation, nous avons intégré à la fois les données et les requêtes de recherche. Nous avons ensuite calculé la métrique recall@k, avec k allant de 1 à 10. Cette approche nous a permis d'évaluer la capacité des modèles à récupérer des résultats pertinents parmi les k premiers résultats de recherche, un facteur crucial pour fournir des services d'intégration de connaissances précis et efficaces.

Nos expériences ont été menées dans un environnement contrôlé pour garantir des résultats cohérents et fiables. Nous avons utilisé une précision de point flottant 16 pour tous les modèles, tirant parti de la puissance de calcul d'un GPU NVIDIA GeForce RTX 4070. Les modèles eux-mêmes ont été prélevés dans le référentiel Hugging Face, une plateforme largement reconnue et fiable pour les modèles de traitement du langage naturel à la pointe de la technologie.

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Évaluation des résultats

Les graphiques ci-dessous montrent la métrique Recall@K pour plusieurs modèles sur chaque jeu de données.

Dans ce contexte, un modèle d'embedding convertit les données textuelles en une représentation numérique dans un espace de haute dimension de sorte que des morceaux de texte similaires soient proches les uns des autres. Pour évaluer la qualité de ces embeddings, nous devons souvent vérifier dans quelle mesure le modèle peut récupérer des textes pertinents d'un ensemble de données en fonction de leurs embeddings.

Voici comment Recall@K fonctionne dans cette configuration :

1. Génération d'incrustation : Chaque morceau de texte dans le jeu de données est converti en une incrustation en utilisant le modèle.
2. Interrogation et Récupération : Pour un texte de requête donné, son intégration est calculée. Le système récupère ensuite les K éléments de texte les plus similaires du jeu de données en fonction de leurs intégrations.
3. Relevance Check : Les éléments récupérés sont vérifiés par rapport à une vérité de référence pour voir combien d'entre eux sont réellement pertinents pour la requête.
4. Calcul de rappel : Recall@K est ensuite calculé comme le nombre d'éléments pertinents récupérés dans les K premiers résultats divisé par le nombre total d'éléments pertinents dans le jeu de données.

Par exemple, supposons que nous avons un ensemble de données où chaque morceau de texte a des correspondances pertinentes connues. Si pour un texte de requête particulier, il y a 10 textes pertinents dans l'ensemble de données et que le modèle récupère 3 textes pertinents parmi les 5 premiers résultats (K=5), le Recall@5 serait de 3/10 = 0,3 ou 30 %.

Cette métrique aide à comprendre dans quelle mesure le modèle d'embedding capture le sens sémantique du texte et place les textes similaires les uns à côté des autres dans l'espace d'embedding. Un Recall@K élevé indique que le modèle est efficace pour intégrer le texte de manière à ce que les éléments pertinents soient facilement récupérables parmi les K meilleurs résultats. Cela peut être particulièrement utile dans des applications comme la récupération de documents, la réponse à des questions et les systèmes de recommandation, où il est crucial de trouver rapidement un texte pertinent.

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Pour maintenir un accent sur les modèles ayant une applicabilité pratique, nous avons filtré ceux avec des valeurs de rappel très faibles, car le rappel est un indicateur crucial pour garantir une intégration précise des connaissances. Les modèles restants ont ensuite été évalués dans une plage de rappel agrandie de 0,5 à 1 sur l'axe des y, permettant une comparaison plus granulaire.

Tout au long de ce processus, un modèle s'est régulièrement distingué : intfloat/e5-large-v2 de Microsoft. Ce modèle a montré une performance supérieure sur les deux ensembles de données, surpassant nos modèles actuels et livrant des résultats comparables aux modèles de premier plan de l'industrie d'OpenAI. Sa capacité à gérer des ensembles de données divers et complexes, y compris le texte généré par IA dans l'ensemble de données A, avec précision et efficacité est un témoignage de sa robustesse et de son potentiel pour améliorer nos capacités d'intégration des connaissances.

Le graphique illustre la performance de rappel des modèles évalués, avec le modèle remarquable se distinguant comme un leader incontesté. Sa forte performance sur le Dataset A met en évidence son adaptabilité aux données non vues, un facteur crucial dans notre paysage en constante évolution de la gestion des connaissances.

Bien que les métriques quantitatives soient essentielles, nous avons également pris en compte les implications pratiques de l'adoption de ce modèle de haute performance. Sa performance supérieure se traduit par une précision et une efficacité améliorées dans notre service d'intégration de connaissances, nous permettant de fournir des informations plus précieuses à nos utilisateurs, même lorsqu'il s'agit de données nouvelles ou synthétiques.

Nous sommes enthousiasmés d'intégrer le modèle remarquable dans notre système et anticipons des améliorations significatives dans notre capacité à transformer des données non structurées en connaissances structurées, quelle que soit leur origine ou leur complexité. Cette décision représente un jalon dans notre quête continue d'excellence et notre engagement à exploiter une technologie de pointe pour fournir des solutions de gestion des connaissances de premier ordre.

Alors que nous entamons ce nouveau chapitre avec le modèle le plus performant, nous vous invitons à nous rejoindre dans ce voyage d'innovation et de découverte. Restez à l'écoute pour des mises à jour alors que nous continuons à repousser les limites de ce qui est possible dans la gestion des connaissances pilotée par l'IA, même face à des données inédites et difficiles.

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