Продвинутое решение для ранжирования документов и поиска кодов от Salesforce AI Research
Проблемы ранжирования документов остаются одними из самых важных в развитии информационного поиска и обработки естественного языка. Для улучшения производительности поисковых систем, систем вопросов и ответов, а также систем RAG требуется эффективное ранжирование документов. Традиционные модели ранжирования зачастую сталкиваются с проблемой поиска баланса между точностью результатов и вычислительной эффективностью, особенно при работе с большими объемами данных и множеством типов запросов.
Практическое решение LlamaRank
Salesforce AI Research представила передовую модель реранкера под названием LlamaRank. Эта модель значительно улучшает ранжирование документов и поиск кодов на различных наборах данных.
LlamaRank основан на архитектуре Llama3-8B-Instruct и объединяет передовые линейные и откалиброванные механизмы оценки для достижения скорости и интерпретируемости.
Модель обучена на высококачественных синтезированных данных из Llama3-70B и Llama3-405B, а также на данных, размеченных людьми, охватывая области от поиска на основе тем и ответов на вопросы до поиска кода.
Архитектура LlamaRank построена на базе Llama3-8B-Instruct, а тренировочные данные включают как синтетические данные, так и обучающие примеры, что позволяет модели успешно выполнять различные задачи, от общего поиска документов до более специализированного поиска примеров кода.
LlamaRank был успешно продемонстрирован на нескольких общедоступных наборах данных и показал выдающиеся результаты в оценке производительности, подчеркивая таким образом его универсальность и эффективность в обработке широкого спектра типов документов и сценариев запросов.
Преимущества и технические характеристики
Модель поддерживает до 8 000 токенов на документ, обеспечивая низкую задержку выполнения и линейную калибровку оценок релевантности, что делает ее более точной и интерпретируемой для пользователей.
Кроме того, LlamaRank наслаждается масштабом модели и высокой производительностью, что делает его значимым продвижением в технологии реранки, способным существенно улучшить эффективность систем RAG в различных областях применения.
Для получения дополнительной информации и попробовать LlamaRank, обратитесь к исследователям проекта.
