🚀 crossencoder-mdebertav3-base-mmarcoFR

这是一个用于法语的交叉编码器模型。它能在问题 - 段落对之间执行交叉注意力机制，并输出相关性得分。该模型可作为语义搜索的重排器：给定一个查询和一组由高效的第一阶段检索系统（如 BM25 或经过微调的密集单向量双编码器）检索出的潜在相关段落，对每个查询 - 段落对进行编码，并根据模型预测的得分按相关性降序对段落进行排序。

🚀 快速开始

本模型可结合 Sentence-Transformers、FlagEmbedding 或 Huggingface Transformers 进行使用，以下是具体示例。

📦 安装指南

使用 Sentence-Transformers

首先安装 库：

pip install -U sentence-transformers

使用 FlagEmbedding

首先安装 库：

pip install -U FlagEmbedding

使用 Huggingface Transformers

首先安装 库：

pip install -U transformers

💻 使用示例

使用 Sentence-Transformers

from sentence_transformers import CrossEncoder

pairs = [('Question', 'Paragraphe 1'), ('Question', 'Paragraphe 2') , ('Question', 'Paragraphe 3')]

model = CrossEncoder('antoinelouis/crossencoder-mdebertav3-base-mmarcoFR')
scores = model.predict(pairs)
print(scores)

使用 FlagEmbedding

from FlagEmbedding import FlagReranker

pairs = [('Question', 'Paragraphe 1'), ('Question', 'Paragraphe 2') , ('Question', 'Paragraphe 3')]

reranker = FlagReranker('antoinelouis/crossencoder-mdebertav3-base-mmarcoFR')
scores = reranker.compute_score(pairs)
print(scores)

使用 HuggingFace Transformers

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

pairs = [('Question', 'Paragraphe 1'), ('Question', 'Paragraphe 2') , ('Question', 'Paragraphe 3')]

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('antoinelouis/crossencoder-mdebertav3-base-mmarcoFR')
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('antoinelouis/crossencoder-mdebertav3-base-mmarcoFR')
model.eval()

with torch.no_grad():
    inputs = tokenizer(pairs, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt', max_length=512)
    scores = model(**inputs, return_dict=True).logits.view(-1, ).float()
print(scores)

📚 详细文档

评估

该模型在 mMARCO-fr 的较小开发集上进行评估，该开发集包含 6980 个查询，需要对包含正例和 ColBERTv2 硬负例 的 1000 个段落集合进行重排。我们报告了平均倒数排名（MRR）和不同截断点的召回率（R@k）。若想了解该模型与其他法语神经检索器的对比情况，请查看 DécouvrIR 排行榜。

训练

数据

我们使用 mMARCO 数据集中的法语训练样本，这是 MS MARCO 的多语言机器翻译版本，包含 880 万个段落和 53.9 万个训练查询。我们未使用官方数据集提供的 BM25 负例，而是使用 msmarco-hard-negatives 蒸馏数据集，从 12 个不同的密集检索器中挖掘出更难的负例。最终，我们采样了 260 万个形式为（查询、段落、相关性）的训练三元组，正例与负例的比例为 1（即 50% 的对相关，50% 的对不相关）。

实现

该模型从 microsoft/mdeberta-v3-base 检查点进行初始化，并通过二元交叉熵损失进行优化（如 monoBERT 中所述）。使用 AdamW 优化器在一块 80GB 的 NVIDIA H100 GPU 上进行 20000 步的微调，批量大小为 128，恒定学习率为 2e - 5。我们将拼接后的问题 - 段落对的最大序列长度设置为 256 个标记。使用 sigmoid 函数获得 0 到 1 之间的得分。

模型信息

评估结果

📄 许可证

本模型使用 MIT 许可证。

📖 引用

@online{louis2024decouvrir,
	author    = 'Antoine Louis',
	title     = 'DécouvrIR: A Benchmark for Evaluating the Robustness of Information Retrieval Models in French',
	publisher = 'Hugging Face',
	month     = 'mar',
	year      = '2024',
	url       = 'https://huggingface.co/spaces/antoinelouis/decouvrir',
}