Closed2
マルチリンガルなEmbeddingモデル Voyage AI "voyage-multilingual-2"・upstage "solar-embedding-1-large"を評価してみる。
ranx+LlamaIndexでretrieverを作成してranxで評価した
データセットは以下を使用
評価スクリプト
結果
# Model Hit Rate@3 MRR@3
--- -------------------------------------- ------------ ----------
a amazon-titan-embeddings-g1 0.745 0.645
b baai-bge-m3 0.853ᵃʰ 0.782ᵃᵍʰ
c cohere-embed-multilingual-v3.0 0.856ᵃᵍʰ 0.779ᵃʰ
d infloat-multilingual-e5-large-instruct 0.866ᵃᵍʰ 0.783ᵃʰ
e infloat-multilingual-e5-large 0.866ᵃᵍʰ 0.801ᵃᶜᵍʰ
f openai-text-embedding-3-large 0.870ᵃᵍʰ 0.798ᵃᵍʰ
g openai-text-embedding-3-small 0.825ᵃʰ 0.750ᵃʰ
h openai-text-embedding-ada-002 0.792ᵃ 0.712ᵃ
i solar-embedding-1-large 0.869ᵃᵍʰ 0.809ᵃᵇᶜᵍʰ
j voyage-multilingual-2 0.888ᵃᵇᶜᵍʰ 0.813ᵃᵇᶜᵍʰ
===== @5 =====
# Model Hit Rate@5 MRR@5
--- -------------------------------------- ------------ ----------
a amazon-titan-embeddings-g1 0.799 0.658
b baai-bge-m3 0.882ᵃʰ 0.789ᵃᵍʰ
c cohere-embed-multilingual-v3.0 0.897ᵃᵍʰ 0.788ᵃʰ
d infloat-multilingual-e5-large-instruct 0.903ᵃᵍʰ 0.792ᵃᵍʰ
e infloat-multilingual-e5-large 0.902ᵃᵍʰ 0.810ᵃᶜᵍʰ
f openai-text-embedding-3-large 0.906ᵃᵍʰ 0.806ᵃᵍʰ
g openai-text-embedding-3-small 0.866ᵃ 0.759ᵃʰ
h openai-text-embedding-ada-002 0.849ᵃ 0.726ᵃ
i solar-embedding-1-large 0.903ᵃᵍʰ 0.817ᵃᵇᶜᵍʰ
j voyage-multilingual-2 0.918ᵃᵇᵍʰ 0.820ᵃᵇᶜᵍʰ
===== @10 =====
# Model Hit Rate@10 MRR@10
--- -------------------------------------- ------------- -----------
a amazon-titan-embeddings-g1 0.860 0.666
b baai-bge-m3 0.914ᵃʰ 0.793ᵃᵍʰ
c cohere-embed-multilingual-v3.0 0.924ᵃᵍʰ 0.792ᵃʰ
d infloat-multilingual-e5-large-instruct 0.935ᵃᵍʰ 0.796ᵃᵍʰ
e infloat-multilingual-e5-large 0.938ᵃᵇᵍʰ 0.815ᵃᵇᶜᵍʰ
f openai-text-embedding-3-large 0.935ᵃᵍʰ 0.810ᵃᵍʰ
g openai-text-embedding-3-small 0.900ᵃ 0.764ᵃʰ
h openai-text-embedding-ada-002 0.881 0.730ᵃ
i solar-embedding-1-large 0.923ᵃᵍʰ 0.820ᵃᵇᶜᵍʰ
j voyage-multilingual-2 0.953ᵃᵇᶜᵍʰᶦ 0.824ᵃᵇᶜᵈᵍʰ
Xのポスト通り悪くない結果。特にVoyage AIのほうがかなり良いが、両方ともMRRが高いのでベクトル検索のランキングの質が良いということだと思う。
このスクラップは4ヶ月前にクローズされました