由于无法产生单独的embeding,不能用一些向量搜索技术,导致cross_encoder对性能要求较高,在数据量巨大的召回阶段不是很适应,所以一般用于排序阶段。 cross_encoder架构中,query和document由于交叉注意力机制,信息交互比较充分,导致效果其实比Bi-encoder有更好的相似度预测效果 ,而且cross_encode中的预训练的模型其实可以自己...
整体CrossEncoder训练方式优于pairwise,这里我就不长时间训练下去,仅简单增加训练时长进行对比验证了一下。 本项目提供了排序模块有2种选择: 第一种基于前沿的预训练模型 ERNIE,训练 Pair-wise 语义匹配模型; 第二种是基于RocketQA模型训练的Cross Encoder模型。 CrossEncoder和Pairwise区别: 输入方式: Pairwise模型:...
Bi-encoder和Cross-encoder是在自然语言理解任务模型的两种不同方法,在信息检索和相似性搜索二者的使用更为广泛。在LLM大火的今天,RAG的pipe line中这两个模块作为提升检索精度的模块更是备受瞩目。 使用哪个: Bi-encoder:当您拥有大规模数据集和计算资源时,使用Bi-encoder。由于相似性得分可以独立计算,它们在推理期间...
Bi-Encoder 和 Cross-Encoder 原理示意图 Bi-Encoder 和 Cross-Encoder 原理示意图 Retrieve & Re-Rank Pipeline 结合Bi-Encoder 和 Cross-Encoder pipeline 示意图 参考: Sentence-Transformers 文档 使用样例:
基于RocketQA的CrossEncoder(交叉编码器)训练的单塔模型,该模型用于搜索的排序阶段,对召回的结果进行重新排序的作用。#华为云开发者联盟# 科技超话 科普超话 °基于Pair-wise和CrossEncoder训练单塔模型 华为云开发者联盟 基于Pair-wise和CrossEncoder训练单塔模型 人工智能超话 û收藏 9 评...
语义检索-BAAI Embedding语义向量模型深度解析:微调Cross-Encoder以提升语义检索精度 语义向量模型(Embedding Model)已经被广泛应用于搜索、推荐、数据挖掘等重要领域。在大模型时代,它更是用于解决幻觉问题、知识时效问题、超长文本问题等各种大模型本身制约或不足的必要技术。然而,当前中文世界的高质量语义向量模型仍比较稀...
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RAG without Cross Encoder Reranker Performance: Faster response times but compromised accuracy. Context and Reference Handling: Failed to maintain the correct context or understand the intent for the second and third questions. Response Time: Significantly faster, averaging around 17-32 seconds per resp...
"而Cross Attention模块Q、K是Encoder的输出"应该是encoder的K,V是encoder的输出吧,decoder侧作为Q,因为Q是带有mask的信息只是做一个权重作用,右下角那块是从起始符号一个个生成的,然而整个任务的主体应该是我们在encoder侧的输入,所以V肯定来自于左边encoder的结果,至于Q和K来自哪里:如果Q来自于encode,那么cross at...
结构左边为Encoder,即下采样提取特征的过程。Encoder基本模块为双卷积形式, 即输入经过两个 ,使用的valid卷积,在代码实现时我们可以增加padding使用same卷积,来适应Skip Architecture。下采样采用的池化层直接缩小2倍。 结构右边是Decoder,即上采样恢复图像尺寸并预测的过程。Decoder一样采用双卷积的形式,其中上采样使用转置...