一 模型介绍
向量模型用于生成向量表示，被广泛应用于检索、分类、聚类或语义匹配等传统的自然语言处理任务。到了大模型时代，由于上下文长度的限制，需要压缩、存储和查询大量的信息，这就需要用到向量模型对输入的文本进行向量化表示，然后再喂给大模型，以得到期望的输出。更长的向量模型输入的长度可以提高 RAG 场景下大模型回复的准确性，而且适用于各种处理长文本的场景，例如处理数十页的报告综述等。
模型参数
模型特点：
- 使用了Alibi而不是位置编码，直接在计算注意力的时候加入了双向的Alibi，达到更长的输入长度
- 在大量精处理后的数据上进行训练，并使用文本对数据和难负样本数据进行微调
更多详情可以查看论文：https://arxiv.org/pdf/2310.19923.pdf
二 效果对比
jina 标榜自己是一个双语模型，不是单语或者多语言模型，这样更加适合做语义相似检索，而且不需要进行翻译。因此本次使用jina-embeddings-v2-base-zh这个模型来验证中英双语能力。
中英文双语表征能力
使用下面的一个句子对，对比模型是MOKA的m3e-large
['How is the weather today?', '今天天气怎么样?']
| 模型 | 相似度 |
|---|---|
| jina-v2-base-zh | 0.7860609 |
| m3e-large | 0.7047691 |
很明显，结果表明了jina模型对这两个句子嵌入后的向量更加相似
长中英文双语表征能力
上述差距还不大，但是jina-v2支持的上下文可达8k，而m3e-large最多只能到512。这回用长本文来看看两者的差距。
e = "Here's a breakdown of Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL):\n Machine Learning:\n A subfield of artificial intelligence (AI) that enables computers to learn from data without explicit programming.\n The process involves training a model on a large dataset to identify patterns and relationships.\n Once trained, the model can make new predictions or decisions based on new data.\n Examples of machine learning include:\n Supervised learning: training a model on labeled data (e.g., training a spam filter on emails).\n Unsupervised learning: finding hidden patterns in unlabeled data (e.g., discovering clusters of customers in a dataset).\n Reinforcement learning: an agent learns through trial and error to maximize its rewards (e.g., a robot learning to play a game).\n Deep Learning:\n A subfield of machine learning that focuses on mimicking the structure and function of the human brain.\n Deep learning models are built using artificial neural networks with multiple layers.\n Each layer of the network performs a specific task, and the entire network works together to learn complex patterns from data."
len(e)
>> 1109
z = "以下是机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 的细分：\n 机器学习：\n 人工智能 (AI) 的一个子领域，使计算机无需显式编程即可从数据中学习。\n 该过程涉及训练模型在大型数据集上识别模式和关系。\n 经过训练，模型可以根据新数据做出新的预测或决策。\n 机器学习的示例包括：\n 监督学习：在标记数据（例如，训练电子邮件的垃圾邮件过滤器）。\n 无监督学习：在未标记的数据中查找隐藏模式（例如，发现数据集中的客户集群）。\n 强化学习：代理通过反复试验进行学习，以最大化其奖励（例如，学习玩游戏的机器人）。\n 深度学习：\n 机器学习的一个子领域，专注于模仿人脑的结构和功能。\n 深度学习模型是使用多层人工神经网络构建的。\n 网络的每一层都执行特定的任务，整个网络协同工作，从数据中学习复杂的模式"
len(z)
>> 344
| 模型 | 相似度 |
|---|---|
| jina-v2-base-zh | 0.82530826 |
| m3e-large | 0.66310775 |
输入的文本长度增加后，可以明显看到两者的差距，再长的文本可能m3e也处理不了，因此没有必要再进行下一步验证。
内存占用
| 模型 | 向量长度 | 字节 |
|---|---|---|
| jina-v2-base-zh | 768 | 3072 Bytes |
| m3e-large | 1024 | 4096 Bytes |
相当于每个嵌入后的向量，jina-v2-base可以节省大约1k字节。如果有10亿条这样的向量数据可节省1T的空间，这对于大规模RAG场景下非常有用。
