Haystack EU 2022 : L'optimisation pour la recherche vectorielle par James Briggs
Table des matières
- Introduction
- Présentation de James
- Les modèles de fine-tuning d'embedding
- Fine-tuning avec MNR
- Fine-tuning avec la distillation multilingue de connaissances
- Fine-tuning avec TSA
- Fine-tuning avec augmentation de données
- Fine-tuning pour la recherche asymétrique
- Conclusion
- Ressources supplémentaires
🧠 Comment affiner les modèles d'embedding : un guide complet en français 📚
Dans ce guide complet, nous allons explorer différentes méthodes pour affiner les modèles d'embedding et améliorer leurs performances. Que vous ayez des paires de données avec des étiquettes, une quantité limitée de données, ou même aucune étiquette du tout, vous trouverez ici toutes les informations nécessaires pour obtenir des résultats précis et pertinents.
Introduction
L'affinement des modèles d'embedding est un domaine complexe mais crucial dans le domaine de la recherche d'informations. Lorsque nous travaillons avec des modèles d'embedding, nous cherchons à trouver la similarité entre différents éléments, tels que du texte ou des images. Cependant, les modèles pré-entrainés ne sont pas toujours adaptés à des cas d'utilisation spécifiques. C'est là que l'affinement des modèles d'embedding intervient.
Dans ce guide, nous allons examiner différentes approches pour affiner les modèles d'embedding. Nous aborderons notamment le fine-tuning avec MNR, la distillation multilingue de connaissances, TSA, l'augmentation de données et le fine-tuning pour la recherche asymétrique. Chaque méthode sera expliquée en détail et accompagnée d'exemples concrets.
Présentation de James
Avant de plonger dans les détails techniques, permettez-moi de vous présenter James, notre expert de Pinecone. James est un développeur chevronné spécialisé dans le NLP et la recherche vectorielle. Avec son expérience chez Deloitte et UBS, James apporte une expertise approfondie dans l'éducation et la mise en œuvre pratique des modèles d'embedding.
Les modèles de fine-tuning d'embedding
Lorsque nous parlons d'affinement des modèles d'embedding, il existe plusieurs méthodes différentes, chacune adaptée à des cas d'utilisation spécifiques. Dans cette section, nous allons examiner en détail ces différentes méthodes et comment elles peuvent être utilisées pour améliorer les performances des modèles d'embedding.
Fine-tuning avec MNR (Multiple Negative Ranking)
Le fine-tuning avec MNR est l'une des méthodes les plus couramment utilisées pour affiner les modèles d'embedding. Dans cette approche, nous cherchons à optimiser les modèles afin qu'ils puissent discriminer les éléments similaires des éléments différents. Cela se fait en introduisant des paires positives et négatives et en utilisant un algorithme de classification pour les classer correctement.
Fine-tuning avec la distillation multilingue de connaissances
La distillation multilingue de connaissances est une approche intéressante lorsque vous disposez de paires de données dans différentes langues. Dans cette méthode, nous utilisons un modèle pré-entrainé dans une langue source pour enseigner à un modèle multilingue comment effectuer une tâche spécifique dans une langue cible. Cela permet d'améliorer les performances du modèle dans la langue cible sans avoir besoin d'un modèle spécifique pré-entrainé pour cette langue.
Fine-tuning avec TSA (Text Semantic Augmentation)
TSA est une méthode efficace lorsque vous disposez de peu de données annotées. Dans cette approche, nous utilisons un modèle de transformation de séquence à séquence pour générer des paires de texte supplémentaires. Ces paires générées peuvent ensuite être utilisées pour affiner le modèle d'embedding, améliorant ainsi ses performances.
Fine-tuning avec augmentation de données
L'augmentation de données est une technique puissante pour améliorer les performances des modèles d'embedding. Dans cette approche, nous utilisons des modèles de génération de texte pour générer des paires de texte supplémentaires à partir de passages existants. Ces paires générées sont ensuite utilisées pour affiner le modèle d'embedding, augmentant ainsi la quantité de données disponibles pour l'entraînement.
Fine-tuning pour la recherche asymétrique
La recherche asymétrique est un cas d'utilisation courant pour les modèles d'embedding. Dans cette approche, la requête est généralement plus courte que le contexte ou le passage que nous souhaitons rechercher. Pour affiner les modèles d'embedding pour la recherche asymétrique, nous utilisons une approche appelée "gen queue" qui consiste à générer des requêtes supplémentaires à partir de passages existants. Ces requêtes générées sont ensuite utilisées pour affiner le modèle d'embedding, améliorant ainsi ses performances pour la recherche asymétrique.
Conclusion
L'affinement des modèles d'embedding est un processus essentiel pour améliorer les performances des modèles de recherche d'informations. Dans ce guide, nous avons exploré différentes méthodes pour affiner les modèles d'embedding, en fonction de la disponibilité des données et des objectifs spécifiques. Que vous disposiez de paires de données annotées, d'un nombre limité de données ou même d'aucune étiquette du tout, vous trouverez ici les connaissances nécessaires pour améliorer les performances de vos modèles d'embedding.
N'oubliez pas de consulter les ressources supplémentaires fournies à la fin de ce guide pour approfondir vos connaissances sur le sujet.
Ressources supplémentaires :