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.
To Another Language
from source content
arxiv.org
Thông tin chi tiết chính được chắt lọc từ
by Vivek Khetan lúc arxiv.org 04-02-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.00458.pdfYêu cầu sâu hơn