Вопрос или проблема
Мне нужны векторные представления слов, чтобы построить латентное пространство слов (английский). У меня есть около 2500 слов для встраивания и затем около 9000, чтобы вывести, основываясь на некоторой модели, которую я создам. Я пока использовал word2vec, но его охват не велик, и я хотел бы что-то, что будет использоваться в 2024 году. Я изучал bert, но он контекстуализирован, в то время как у меня есть только слова. Я смотрел на векторные представления от openai, но все еще не уверен, так как я хотел бы запускать код столько раз, сколько захочу. Я видел таблицу лидеров, но не ясно, так как есть много техник, основанных на подсказках, а мне нужны векторные представления. Что вы можете мне порекомендовать?
Если вы хотите выбрать модель встраивания, посмотрите на таблицу лидеров MTEB. Вы можете выбрать модель, которая хорошо работает для конкретной задачи, которую вы имеете в виду. Конечно, любая таблица лидеров хороша только с точки зрения своих метрик и набора оценки, но это хорошее начало. Эти модели встраивания не требуют подсказок.
Ответ или решение
Выбор подходящей модели векторного представления слов в 2024 году требует тщательного анализа вашего конкретного случая использования и доступных моделей. Учитывая, что вы хотите создать латентное пространство для 2500 слов с дальнейшими 9000 словами для извлечения, важно найти модель, которая обеспечит хорошее качество векторов и будет легко использовать.
Рекомендации по выбору модели векторного представления слов
-
Word2Vec:
Вы уже использовали Word2Vec, однако, как вы заметили, его охват может быть ограниченным. Это классическая модель для получения векторов слов, но для более современных задач могут быть свои недостатки. -
GloVe:
GloVe (Global Vectors for Word Representation) – это еще одна хорошо зарекомендовавшая себя модель. Она использует частотные статистики слов в крупных корпусах текстов и может предложить качественные векторы для ваших 2500 слов. Она также обеспечивает постоянные векторные представления, что облегчает задачу инференса для новых слов. -
FastText:
Модель FastText, разработанная Facebook, может стать отличным выбором для вашей задачи. В отличие от Word2Vec, FastText учитывает субсловные единицы, что позволяет ей лучше справляться с морфологией и не знакомыми словами. Это особенно полезно, если вы ожидаете, что часть ваших 9000 слов может быть не включена в исходный набор векторов. -
MTEB (Massive Text Embeddings Benchmark):
Вы упомянули MTEB, что является хорошим началом для оценки различных моделей. MTEB предлагает сравнение моделей на основе их способности выполнять задачи, связанные с векторным представлением слов. Вы можете выбрать модель, которая высоко оценивается для задач генерации векторов и не требует запроса. -
Hugging Face Model Hub:
На платформе Hugging Face есть множество предобученных моделей векторных представлений, включая non-contextualized (без контекста) embedding models. Вы можете пройтись по уже популярным моделям, которые могли бы подойти под ваши требования и обеспечить хорошие результаты. Обратите внимание на время обучения и простоту использования, так как вы хотите запустить код множество раз.
Выбор наиболее подходящей модели
При выборе модели важно учитывать следующие факторы:
- Покрытие слов: Убедитесь, что модель предоставляет хороший охват слов, необходимых для вашей задачи.
- Качество векторов: Изучите отзывы и рекомендации относительно качества генерации векторов конкретными моделями.
- Простота использования: Обратите внимание на документацию и примеры использования, чтобы облегчить внедрение модели в ваш проект.
- Финансовые и вычислительные ресурсы: Убедитесь, что выбранная модель соответствует вашим ресурсам.
Заключение
Если вам важна простота использования и высокая производительность, я рекомендую попробовать FastText или GloVe, так как обе модели разработаны для работы со векторными представлениями в статичном контексте и обеспечивают высокое качество векторов. Исследуйте модели на Hugging Face и MTEB для дополнительных опций и обновлений на 2024 год.