hotchpotch/japanese-bge-reranker-v2-m3-v1

hotchpotch/japanese-bge-reranker-v2-m3-v1

日本語で学習させた Reranker (CrossEncoder) シリーズです。

モデル名	layers	hidden_size
hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-xsmall-v1	6	384
hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-small-v1	12	384
hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-base-v1	12	768
hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-large-v1	24	1024
hotchpotch/japanese-bge-reranker-v2-m3-v1	24	1024

Reranker についてや、技術レポート・評価等は以下を参考ください。

• 日本語最高性能のRerankerをリリース / そもそも Reranker とは?
• 日本語 Reranker 作成のテクニカルレポート

使い方

SentenceTransformers

from sentence_transformers import CrossEncoder
import torch

MODEL_NAME = "hotchpotch/japanese-bge-reranker-v2-m3-v1"
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model = CrossEncoder(MODEL_NAME, max_length=512, device=device)
if device == "cuda":
    model.model.half()
query = "感動的な映画について"
passages = [
    "深いテーマを持ちながらも、観る人の心を揺さぶる名作。登場人物の心情描写が秀逸で、ラストは涙なしでは見られない。",
    "重要なメッセージ性は評価できるが、暗い話が続くので気分が落ち込んでしまった。もう少し明るい要素があればよかった。",
    "どうにもリアリティに欠ける展開が気になった。もっと深みのある人間ドラマが見たかった。",
    "アクションシーンが楽しすぎる。見ていて飽きない。ストーリーはシンプルだが、それが逆に良い。",
]
scores = model.predict([(query, passage) for passage in passages])

HuggingFace transformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
from torch.nn import Sigmoid

MODEL_NAME = "hotchpotch/japanese-bge-reranker-v2-m3-v1"
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(MODEL_NAME)
model.to(device)
model.eval()

if device == "cuda":
    model.half()

query = "感動的な映画について"
passages = [
    "深いテーマを持ちながらも、観る人の心を揺さぶる名作。登場人物の心情描写が秀逸で、ラストは涙なしでは見られない。",
    "重要なメッセージ性は評価できるが、暗い話が続くので気分が落ち込んでしまった。もう少し明るい要素があればよかった。",
    "どうにもリアリティに欠ける展開が気になった。もっと深みのある人間ドラマが見たかった。",
    "アクションシーンが楽しすぎる。見ていて飽きない。ストーリーはシンプルだが、それが逆に良い。",
]
inputs = tokenizer(
    [(query, passage) for passage in passages],
    padding=True,
    truncation=True,
    max_length=512,
    return_tensors="pt",
)
inputs = {k: v.to(device) for k, v in inputs.items()}
logits = model(**inputs).logits
activation = Sigmoid()
scores = activation(logits).squeeze().tolist()

評価結果

Model Name	JQaRA	JaCWIR	MIRACL	JSQuAD
japanese-reranker-cross-encoder-xsmall-v1	0.6136	0.9376	0.7411	0.9602
japanese-reranker-cross-encoder-small-v1	0.6247	0.939	0.7776	0.9604
japanese-reranker-cross-encoder-base-v1	0.6711	0.9337	0.818	0.9708
japanese-reranker-cross-encoder-large-v1	0.7099	0.9364	0.8406	0.9773
japanese-bge-reranker-v2-m3-v1	0.6918	0.9372	0.8423	0.9624
bge-reranker-v2-m3	0.673	0.9343	0.8374	0.9599
bge-reranker-large	0.4718	0.7332	0.7666	0.7081
bge-reranker-base	0.2445	0.4905	0.6792	0.5757
cross-encoder-mmarco-mMiniLMv2-L12-H384-v1	0.5588	0.9211	0.7158	0.932
shioriha-large-reranker	0.5775	0.8458	0.8084	0.9262
bge-m3+all	0.576	0.904	0.7926	0.9226
bge-m3+dense	0.539	0.8642	0.7753	0.8815
bge-m3+colbert	0.5656	0.9064	0.7902	0.9297
bge-m3+sparse	0.5088	0.8944	0.6941	0.9184
JaColBERTv2	0.5847	0.9185	0.6861	0.9247
multilingual-e5-large	0.554	0.8759	0.7722	0.8892
multilingual-e5-small	0.4917	0.869	0.7025	0.8565
bm25	0.458	0.8408	0.4387	0.9002

ライセンス

MIT License