Microsoft опенсорснула семейство эмбеддингов Harrier

Компания Microsoft объявила о выпуске Harrier-OSS-v1 ^[1] – семейства из трёх многоязычных моделей встраивания текста, предназначенных для создания высококачественных семантических представлений на широком спектре языков. В релиз вошли три модели с разным количеством параметров: модель с 270M параметрами, модель с 0,6B параметрами и модель с 27B параметрами.

Модели Harrier-OSS-v1 показали лучшие на сегодняшний день (SOTA) результаты на многоязычном тесте MTEB (Massive Text Embedding Benchmark) v2. Для специалистов в области искусственного интеллекта ^[2] этот релиз знаменует собой важную веху в развитии технологий поиска с открытым исходным кодом. Он предлагает масштабируемый набор моделей, использующих современные архитектуры больших языковых моделей для решения задач встраивания.

Архитектура и фундамент

Семейство Harrier-OSS-v1 отходит от традиционных двунаправленных архитектур кодировщиков (таких как BERT), которые уже много лет доминируют в сфере встраивания. Вместо этого в этих моделях используются архитектуры с декодером, аналогичные тем, что применяются в современных больших языковых моделях (БЯМ).

Использование декодера в качестве основы для обучения ^[3] – это новый подход к обработке контекста. В каузальной модели (только с декодером) каждый токен может учитывать только те токены, которые предшествуют ему. Чтобы получить единый вектор, представляющий весь входной поток, Harrier использует объединение по последнему токену. Это означает, что скрытое состояние самого последнего токена в последовательности используется в качестве совокупного представления текста, которое затем подвергается нормализации по L2, чтобы обеспечить единообразие вектора.

Технические характеристики

Модели Harrier-OSS-v1 отличаются разной размерностью эмбеддингов и поддерживают длинные контекстные входы. В таблице ниже приведены технические характеристики.

32 768 (32 000) токенов в окне контекста во всех трех размерах – важная особенность систем генерации с расширенным поиском (Retrieval-Augmented Generation, RAG). Большинство традиционных моделей эмбеддинга ограничены 512 или 1024 токенами. Расширенное окно позволяет разработчикам ИИ встраивать значительно более крупные документы или файлы с кодом без необходимости агрессивного разбиения на части, которое часто приводит к потере семантической связности.

Реализация: встраивание на основе инструкций

Одна из самых важных операционных особенностей для разработчиков ИИ заключается в том, что Harrier-OSS-v1 – это семейство настраиваемых встраиваемых моделей. Для достижения заявленной производительности модели требуются инструкции для конкретной задачи, которые предоставляются во время запроса.

Реализация осуществляется по определенной логике ^[4]:

• Со стороны запроса: перед всеми запросами должна стоять инструкция из одного предложения, определяющая цель запроса (например, поиск семантически похожего текста или перевод).

• Со стороны документа: документы должны быть закодированы без инструкций.

Пример формата запроса:

"Instruct: Retrieve semantically similar textnQuery: [User input text]"

Такой подход, основанный на инструкциях, позволяет модели динамически корректировать векторное пространство в зависимости от задачи, повышая точность поиска в различных областях, таких как веб-поиск или битекстовый анализ.

Обучение и дистилляция знаний

Разработка семейства Harrier-OSS-v1 включала в себя многоэтапный процесс обучения. Несмотря на то, что модель 27B имеет наибольшее количество параметров и размерность (5376), команда Microsoft использовала специальные методы для повышения производительности моделей меньшего размера.

Модели 270M и 0,6B были дополнительно обучены с использованием дистилляции знаний из более крупных моделей. Дистилляция знаний – это метод, при котором «ученическая» модель обучается воспроизводить выходные распределения или представления признаков высокопроизводительной «учительской» модели. Благодаря этому процессу модели Harrier меньшего размера обеспечивают более высокое качество встраивания, чем можно было бы ожидать, исходя из количества их параметров, что делает их более эффективными для развертывания в условиях ограниченных ресурсов памяти ^[5] или времени ожидания.

Результаты на многоязычном тесте MTEB v2

Многоязычный тест MTEB v2 – это комплексный бенчмарк для оценки моделей в различных задачах, включая:

• Классификация. Определение категории текста.

• Кластеризация. Группировка похожих документов.

• Парная классификация. Определение того, являются ли два предложения перефразами друг друга.

• Поиск. Поиск наиболее релевантного документа по заданному запросу.

Семейство моделей Harrier, достигшее на момент выпуска наилучших результатов в этом тесте, демонстрирует высокий уровень эффективности в межъязыковом поиске. Это особенно ценно для глобальных приложений, где системе может потребоваться обрабатывать запросы и документы на разных языках в рамках одного векторного пространства.

Делегируйте часть рутинных задач вместе с BotHub ^[6]! Для доступа к сервису не требуется VPN и можно использовать российскую карту. По ссылке ^[7] вы можете получить 300 000 бесплатных токенов для первых задач и приступить к работе с нейросетями прямо сейчас!

Источник ^[8]