Fine-tuning embedding modellen
Embedding modellen fine-tunen
Het artikel bespreekt de noodzaak van het fine-tunen van embedding modellen voor effectieve vector zoekopdrachten.
vector search, embedding models, fine-tuning, machine learning, Marqo, generative AI, data validation
In de race naar de voordelen van generatieve machine learning modellen, haasten organisaties zich om hun data te embedden voor vector zoekopdrachten. Toch blijkt dat veel bedrijven zich te veel richten op prompt engineering en te weinig op het optimaliseren van embedding modellen. De effectiviteit van vectorzoekopdrachten hangt sterk af van de kwaliteit van de gebruikte embedding modellen.
“Vector similarity search is only as good as the vector embedding are.” — Tom Hamer, CEO van Marqo
Organisaties die gebruikmaken van algemene embedding modellen, zoals die van OpenAI of Google, kunnen slechtere resultaten krijgen dan met traditionele zoekalgoritmen zoals BM25. Het fine-tunen van deze modellen met data die specifiek is voor het bedrijfsdomein kan de zoekresultaten aanzienlijk verbeteren.
Het artikel legt uit hoe Marqo organisaties helpt om embedding modellen te verfijnen. Dit proces duurt slechts uren of minuten, afhankelijk van de datasetgrootte. Door historische data te gebruiken, zoals eerdere zoekopdrachten of aankoopgegevens, kunnen bedrijven hun modellen trainen om betere zoekresultaten te leveren. Deze aanpak helpt ook bij het bepalen van de relevantie van zoekresultaten op basis van bedrijfsmetrics.
Voordat modellen worden verfijnd, is het cruciaal dat organisaties hun trainingsdata valideren. Marqo biedt tools aan voor data validatie en model evaluatie, zodat de kwaliteit van de data gewaarborgd blijft. Een continue leercyclus is essentieel voor het behoud van de modelprestaties, aangezien machine learning systemen periodiek opnieuw moeten worden getraind.
Waarom is dit interessant?
- Het belang van embedding modellen voor effectieve AI-toepassingen wordt benadrukt.
- Fine-tuning van modellen kan bedrijven helpen hun zoekresultaten en aanbevelingssystemen te verbeteren.
- Marqo biedt praktische oplossingen voor data validatie en model evaluatie.
- De noodzaak van continue modelverbetering wordt erkend als een essentieel onderdeel van AI-implementatie.
- Bedrijven kunnen hun AI-systemen aanpassen aan specifieke bedrijfscontexten en -doelen.
Relevantie 8/10
Dit artikel sluit goed aan bij het onderwerp van de nieuwsaggregator, omdat het zich richt op de praktische implementatie en optimalisatie van AI-modellen, met name embedding modellen. Dit is relevant voor zowel gebruikers van AI-tools als voor ontwikkelaars die werken met generatieve AI-technologieën. Het artikel biedt inzichten in technieken en oplossingen die direct toepasbaar zijn in het dagelijkse werk met AI.
Bron
Titel: The Secret Sauce for Vector Search: Training Embedding Models – The New Stack
Taal: Engels
Gepubliceerd op 16-10-2024 om 15:06
