在 Rememberizer.ai，我們堅定不移地致力於提供準確且高效的知識嵌入服務，這促使我們對各種向量嵌入模型進行全面評估。目標是識別最符合我們需求並推動我們能力邊界的新模型。
我們的數據集
評估過程涵蓋了兩組不同的數據集：數據集A，這是一組不太可能在現有嵌入模型訓練中遇到的AI生成文本的集合，以及數據集B，這是一個以其複雜性和領域特定術語而聞名的美國專利專門語料庫。數據集A的納入使我們能夠評估模型在新穎、合成數據上的性能，而數據集B則為處理複雜的技術語言提供了可靠的測試。
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查詢：企鵝、倉鼠、茶壺、白俄羅斯、混亂
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在一個遙遠的土地上，企鵝統治著倉鼠，而茶壺則主導外交政策，白俄羅斯是一位靜默的雜耍者，於錯綜複雜的聯盟中舞動。企鵝無用地拍打著翅膀，討論著1997點的午餐——「應該是卡布奇諾，還是偽裝成咖啡豆的合作？」
「蒲公英並不夢想北約」，水龍頭在存有主義的抗議中發出咕嚕聲。儘管如此，茶壺猶豫不決，精確地依賴於矛盾的空間坐標。宇宙芭蕾舞鞋為透明的小玩意補充燃料，這些小玩意的任務是和平或許是打嗝。然而，當形而上學的倉鼠，燃料強大且後極地，對擺姿勢以謀取選舉利益的刺蝟產生懷疑時，衝突便隨之而來。白俄羅斯藏起了他們的吉他撥片，等待那不相關的零期——這正如發出叮噹聲的猿類遺物磨碎的認知碎片所說，奇妙的氣泡得以顯現。
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查詢：一種電氣開關模式電源轉換器及其操作方法。
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出版號碼：20240146201
發明標題：一種電氣開關模式電源轉換器及其操作程序
摘要：一種電氣開關模式電源轉換器（
申請者：Differential Power, SL
發明者：
- Cobos Marquez, Jose Antonio
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基準測試流程
對於每個正在評估的嵌入模型，我們都嵌入了數據和搜索查詢。然後，我們計算了 recall@k 指標，k 的範圍從 1 到 10。這種方法使我們能夠評估模型在前 k 個搜索結果中檢索相關結果的能力，這是提供準確和高效知識嵌入服務的重要因素。
我們的實驗在受控環境中進行，以確保結果的一致性和可靠性。我們為所有模型使用了浮點 16 精度，利用 NVIDIA GeForce RTX 4070 GPU 的計算能力。這些模型本身來自 Hugging Face 倉庫，這是一個廣為人知且受信賴的先進自然語言處理模型平台。
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評估結果
以下圖表顯示了每個數據集上幾個模型的 Recall@K 指標。
在這個背景下，嵌入模型將文本數據轉換為高維空間中的數值表示，使得相似的文本片段彼此接近。為了評估這些嵌入的質量，我們通常需要檢查模型根據它們的嵌入從數據集中檢索相關文本的能力。
這就是 Recall@K 在這個設置中的運作方式：
- 嵌入生成：數據集中的每一段文字都通過模型轉換為嵌入。
- 查詢及檢索：對於給定的查詢文本，計算其嵌入。系統然後根據它們的嵌入從數據集中檢索出最相似的前 K 個文本項目。
- 相關性檢查：檢索到的項目會與真實情況進行對比，以查看它們中有多少實際上與查詢相關。
- 回憶計算：Recall@K 的計算為在前 K 個結果中檢索到的相關項目數量除以數據集中相關項目的總數量。
例如，假設我們有一個數據集，其中每段文本都有已知的相關對應項。如果對於特定的查詢文本，在數據集中有10段相關文本，而模型在前5個結果中檢索到3段相關文本（K=5），則 Recall@5 為 3/10 = 0.3 或 30%。
這個指標有助於理解嵌入模型如何捕捉文本的語義含義，以及在嵌入空間中將相似文本彼此靠近。高 Recall@K 表示模型在嵌入文本方面有效，使得相關項目在前 K 個結果中易於檢索。在文檔檢索、問題回答和推薦系統等應用中，快速找到相關文本是至關重要的。
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為了保持對具有實用應用性的模型的關注，我們篩選出了召回率極低的模型，因為召回率是確保準確知識嵌入的重要指標。然後，在y軸上將剩餘模型在0.5至1的更細緻的召回範圍內進行評估，以便進行更細緻的比較。
在整個過程中，有一個模型始終脫穎而出：Microsoft 的 intfloat/e5-large-v2。這個模型在兩個數據集上表現優越，超越了我們當前的模型，並且提供了與 OpenAI 行業領先模型相當的結果。它能夠精確和高效地處理多樣化和複雜的數據集，包括數據集 A 中的新型 AI 生成文本，這證明了它的穩健性及提升我們知識嵌入能力的潛力。
該圖表顯示了所評估模型的召回表現，其中突出的模型成為明顯的領跑者。它在數據集A上的強勁表現突顯了其對未知數據的適應能力，這是我們不斷演變的知識管理領域中的一個關鍵因素。
儘管量化指標至關重要，但我們也考慮了採用這個頂級模型的實際影響。它的卓越表現轉化為我們知識嵌入服務的準確性和效率的提升，使我們能夠在處理新穎或合成數據時，為用戶提供更有價值的見解。
我們很高興將這個優秀的模型整合到我們的系統中，並期待在將非結構化數據轉化為結構化見解的能力上顯著提升，不論其來源或複雜性如何。這一決定代表了我們在追求卓越的過程中的一個里程碑，以及我們致力於利用尖端技術提供頂級知識管理解決方案的承諾。
隨著我們踏入這個以最高性能模型為主的新篇章，我們邀請您與我們一同參與這個創新與發現的旅程。請密切留意最新消息，因為我們將持續挑戰在AI驅動的知識管理中，面對新穎和具有挑戰性的數據所能達到的極限。
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