Der Artikel diskutiert die Herausforderung, aus der Vielzahl an verfügbaren Encoder-Modellen, sowohl proprietär als auch Open-Source, das am besten geeignete Modell für eine bestimmte NLP-Aufgabe auszuwählen. Dazu wird ein dreistufiger Ansatz vorgeschlagen:
Szenario 1 - Eingeschränkter Anwendungsbereich: Analyse der Metadaten und Clusterung der Textdaten, um die Leistungsfähigkeit verschiedener Embedding-Modelle in der Darstellung der semantischen Beziehungen zu bewerten.
Szenario 2 - Allgemeiner Anwendungsbereich mit unterschiedlichen Endaufgaben: Auswahl vielversprechender Embedding-Modelle aus Szenario 1 und anschließende Evaluierung dieser Modelle auf einer Reihe von Aufgaben, um ihre Eignung für spezifische Anwendungsfälle zu beurteilen.
Szenario 3 - Diverse Anwendungsdomänen und Aufgaben: Kombination der Erkenntnisse aus den ersten beiden Szenarien, um ein Multi-Domänen-Multi-Aufgaben-Benchmarking-Framework zu entwickeln, das eine breitere Palette an Anwendungsfeldern und Aufgaben abdeckt.
Durch diesen systematischen Ansatz soll ein robustes und anpassungsfähiges Framework zur Auswahl von Embedding-Modellen entwickelt werden, das den spezifischen Anforderungen der Kunden gerecht wird.
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