راهنمای جامع مدل‌های متن‌باز Embedding برای توسعه‌دهندگان: از NV-Embed تا BGE و GTE

زمان مطالعه: 12 دقیقه

اگر در حال توسعه‌ یک سیستم هوش مصنوعی برای جستجوی معنایی، موتورهای پیشنهاددهنده یا بازیابی اطلاعات باشید، احتمالا با مدل‌های Embedding آشنا هستید. این مدل‌ها داده‌هایی مثل متن، تصویر و حتی انواع دیگر داده را به بردارهایی تبدیل می‌کنند که معنا و مفهوم آن‌ها را در خود نگه می‌دارند. به کمک این بردارها، سیستم می‌تواند محتوای مرتبط را نه فقط بر اساس شباهت ظاهری، بلکه بر اساس شباهت معنایی تشخیص دهد و بازیابی کند.

در این مطلب، قصد داریم برخی از بهترین مدل‌های متن‌باز Embedding را بررسی کنیم و به پرسش‌های رایجی که درباره آن‌ها مطرح می‌شود پاسخ دهیم.

مدل Open-Source Embedding چیست؟

مدل‌های متن‌باز امبدینگ (Open Source Embedding Models) در واقع مدل‌هایی هستند که بردارهای عددی (vector representations) از متن، کلمات، جمله‌ها یا حتی اسناد تولید می‌کنند و این کار را به‌صورت رایگان و شفاف در اختیار توسعه‌دهندگان قرار می‌دهند. این بردارها طوری طراحی شده‌اند که معنا و ارتباطات بین کلمات یا متون مختلف را در یک فضای چندبعدی نشان دهند.

ویژگی اصلی این مدل‌ها این است که کد، معماری و وزن‌های آموزش‌دیده آن‌ها به‌صورت آزاد در دسترس هستند، بنابراین هر کسی می‌تواند آن‌ها را دانلود، اجرا و حتی برای نیازهای خاص خودش فاین‌تیون کند.

کاربرد مدل‌های Embedding چیست؟

مدل‌های Embedding ابزارهای مهمی هستند که متن، تصویر یا سایر داده‌ها را به بردارهای عددی تبدیل می‌کنند و معنای درونی و ساختار آن‌ها را ثبت می‌کنند. همین ویژگی باعث می‌شود در طیف وسیعی از کاربردهای مهندسی هوش مصنوعی نقشی کلیدی داشته باشند. برای نمونه می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• جستجوی معنایی (Semantic Search): مدل‌های Embedding این امکان را فراهم می‌کنند که آیتم‌های معنایی مشابه (مثل متن یا تصویر) در یک فضای برداری به‌گونه‌ای کدگذاری شوند که موارد مشابه در نزدیکی یکدیگر قرار گیرند. در موتورهای جستجو، این موضوع به کاربران کمک می‌کند تا به‌راحتی محتوای مرتبط را پیدا کنند.
• بازیابی اطلاعات (Information Retrieval): Embeddingها به مدل‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهند در پایگاه‌های داده‌ بزرگ جستجو کرده و اسناد یا پاسخ‌های مرتبط با یک پرسش را پیدا کنند. یکی از نمونه‌های رایج، RAG (Retrieval-Augmented Generation) است که در آن داده‌های بازیابی‌شده به بهبود تولید محتوای آنی کمک می‌کنند.
• خوشه‌بندی و دسته‌بندی (Clustering & Classification): با گروه‌بندی داده‌های مشابه در فضای برداری، می‌توان محتوا را به‌سادگی دسته‌بندی و سازماندهی کرد. برای مثال، می‌توان نقد و بررسی مشتریان را بر اساس احساسات (مثبت یا منفی بودن) یا اسناد را بر اساس موضوع گروه‌بندی کرد.
• سیستم‌های توصیه‌گر (Recommendation Systems): Embeddingها به موتورهای توصیه‌گر کمک می‌کنند تا ترجیحات کاربران را بر اساس شباهت‌های معنایی بین علاقه‌مندی‌ها بهتر درک کنند. این موضوع امکان ارائه‌ پیشنهادهای شخصی‌سازی‌شده را فراهم می‌سازد.

نمونه‌های معروف مدل‌های متن‌باز امبدینگ

نام مدل	سازنده / انتشاردهنده	اندازه / ویژگی‌ها	کاربردهای رایج
NV-Embed-v2	NVIDIA	بهینه‌شده برای GPUهای انویدیا، سرعت بالا در پردازش	جستجوی معنایی، RAG، مقیاس‌پذیری سازمانی
Qwen3-Embedding-0.6B	Alibaba (Qwen)	مدل کوچک (۶۰۰M پارامتر)، چندزبانه	جستجوی سبک‌وزن، سیستم‌های توصیه‌گر، پشتیبانی چندزبانه
Jina Embeddings v4	Jina AI	نسخه چهارم، تمرکز بر جستجو و داده‌های وب	موتورهای جستجو، Semantic Search، RAG
BGE-M3	BAAI (Beijing Academy of AI)	پشتیبانی چندزبانه، مقیاس بزرگ	جستجوی متون چندزبانه، RAG، خوشه‌بندی
All-mpnet-base-v2	Hugging Face / SBERT	مدل پرکاربرد، تعادل بین سرعت و دقت	تحلیل شباهت متون، دسته‌بندی، جستجو
Gte-multilingual-base	BAAI	مدل چندزبانه، سایز متوسط	Semantic Search در زبان‌های مختلف، ترجمه معنایی
Nomic Embed Text V2	Nomic AI	متن‌باز کامل، بهینه برای مقیاس‌پذیری	خوشه‌بندی، RAG، مصورسازی برداری

NV-Embed-v2

مدل NV-Embed-v2 جدیدترین نسخه از مدل‌های عمومی Embedding است که توسط NVIDIA توسعه داده شده است. این مدل در طیف وسیعی از وظایف عملکردی در سطح پیشرفته ارائه می‌دهد و حتی مدتی رتبه‌ اول را در جدول MTEB leaderboard به خود اختصاص داده بود.

این نسخه توانسته در ۵۶ وظیفه‌ مختلف (از جمله بازیابی اطلاعات، دسته‌بندی، خوشه‌بندی، Semantic Textual Similarity – STS و موارد دیگر) امتیاز چشمگیر ۷۲.۳۱ را کسب کند. جالب است بدانید که نسخه‌ قبلی یعنی NV-Embed-v1 هم پیش‌تر موفق به کسب رتبه‌ اول در همین جدول شده بود.

چرا این مدل را انتخاب کنیم؟

• طراحی نوآورانه: این مدل از تکنیک latent-attention pooling استفاده می‌کند که به LLM اجازه می‌دهد روی بردارهای نهفته‌ مشخصی تمرکز کند و در نتیجه کیفیت Embedding‌ها بهبود پیدا کند. علاوه‌بر این، از یک رویکرد دو مرحله‌ای در Instruction Tuning بهره می‌برد که باعث می‌شود هم در وظایف مربوط به بازیابی اطلاعات و هم در وظایف غیرمرتبط با بازیابی، عملکرد بالایی داشته باشد.
• برتری در بازیابی: مدل NV-Embed-v2 در زیردسته‌ retrieval رتبه‌ اول را به خود اختصاص داده و توانسته در ۱۵ وظیفه‌ مربوط به بازیابی امتیاز ۶۲.۶۵ کسب کند؛ وظایفی که برای کاربردهایی مثل RAG (Retrieval-Augmented Generation) اهمیت زیادی دارند.
• Negative mining: این نسخه تکنیک‌های hard-negative mining را معرفی کرده است تا با شناسایی و حذف بهتر «نمونه‌های منفی کاذب»، دقت وظایف Embedding را افزایش دهد.

نکاتی که باید به آن توجه کنید

• مجوز غیرتجاری: مدل NV-Embed-v2 تحت مجوز CC-BY-NC-4.0 منتشر شده است؛ به این معنی که استفاده‌ تجاری از آن ممنوع است.

Qwen3-Embedding-0.6B

مدل Qwen3-Embedding-0.6B بخشی از جدیدترین سری مدل‌های Embedding است که توسط تیم Qwen توسعه داده شده است. این مدل بر پایه‌ خانواده‌ مدل‌های Qwen3 Foundation ساخته شده و به‌طور ویژه برای وظایفی مثل جستجوی معنایی، reranking، خوشه‌بندی و دسته‌بندی طراحی شده است.

این مدل چندزبانه است، قابلیت درک instruction را دارد و از خروجی برداری با ابعاد انعطاف‌پذیر پشتیبانی می‌کند. به همین دلیل، برای طیف گسترده‌ای از کاربردها و همچنین محدودیت‌های مختلف منابع (مثل حافظه یا قدرت پردازشی) بسیار سازگار و کاربردی است.

خانواده‌ مدل‌های Qwen3 Embedding علاوه بر نسخه‌ 0.6B، شامل مدل‌های بزرگ‌تر 4B و 8B هم می‌شود که عملکرد به‌مراتب قوی‌تری ارائه می‌دهند. شما می‌توانید این مدل Embedding را به‌سادگی با نسخه‌ reranker آن ترکیب کنید و یک سیستم کامل برای جستجوی معنایی تمام‌عیار بسازید.

چرا این مدل را انتخاب کنیم؟

• کارایی چندزبانه: مدل Qwen3-Embedding از بیش از ۱۰۰ زبان طبیعی و زبان‌های برنامه‌نویسی پشتیبانی می‌کند و همین ویژگی آن را به گزینه‌ای قدرتمند برای کاربردهای چندزبانه و میان‌زبانی تبدیل کرده است. طبق نتایج ارزیابی‌ها در MTEB و C-MTEB، این مدل به‌ویژه در زبان‌های چینی و انگلیسی عملکرد درخشانی دارد.
• معماری آگاه از دستورالعمل (Instruction-aware): هم مدل Embedding و هم مدل reranking در سری Qwen3 قابلیت پشتیبانی از دستورالعمل‌های کاربر را دارند. این یعنی شما می‌توانید رفتار مدل را متناسب با یک دامنه‌ خاص یا وظیفه‌ مشخص شخصی‌سازی کنید. آزمایش‌های تیم Qwen نشان داده که استفاده از دستورالعمل‌ها معمولا باعث ۱ تا ۵درصد بهبود عملکرد نسبت به حالت بدون دستورالعمل می‌شود.
• ابعاد انعطاف‌پذیر در بردارسازی: این مدل امکان تعریف ابعاد خروجی بردار را در بازه‌ی ۳۲ تا ۱۰۲۴ فراهم می‌کند. بنابراین، برای موقعیت‌هایی که کارایی منابع یا محدودیت‌های ذخیره‌سازی اهمیت دارد، انتخابی ایده‌آل محسوب می‌شود.

نکاتی که باید به آن توجه کنید

• اهمیت Prompt Engineering: برای رسیدن به بهترین نتایج، به‌ویژه در وظایف مرتبط با بازیابی اطلاعات، لازم است از دستورالعمل‌های ساختارمند در پرامپت استفاده کنید (مثلا:
  Instruct: <task>\nQuery: <query>). نادیده گرفتن این موضوع می‌تواند منجر به افت قابل توجه عملکرد شود.

Jina Embeddings v4

مدل Jina Embeddings v4 یک مدل Embedding همه‌منظوره، چندوجهی (multimodal) و چندزبانه است که توسط شرکت Jina AI توسعه داده شده است. این مدل بر پایه‌ Qwen2.5-VL-3B-Instruct ساخته شده و به‌طور خاص برای سناریوهای پیچیده‌ بازیابی اطلاعات طراحی شده است؛ سناریوهایی که تنها متن را شامل نمی‌شوند، بلکه تصاویر و اسناد بصری مثل نمودارها، جداول یا صفحات اسکن‌شده را هم در بر می‌گیرند.

چرا این مدل را انتخاب کنیم؟

• پشتیبانی چندزبانه: مدل Jina Embeddings v4 از بیش از ۳۰ زبان پشتیبانی می‌کند و می‌تواند در دامنه‌های متنوعی از جمله اسناد فنی و اسناد بصری پیچیده مورد استفاده قرار گیرد.
• معماری یکپارچه: تنها با یک مدل می‌توانید چندین حالت و وظیفه مختلف را مدیریت کنید؛ بدون اینکه نیاز به ساخت و نگهداری pipeline‌های جداگانه برای متن، تصویر یا کد داشته باشید.
• انواع انعطاف‌پذیر Embedding: این مدل هم بردارهای متراکم (Dense) با ابعاد ۲۰۴۸ و هم نمایش‌های چندبرداری (Multi-vector) را ارائه می‌دهد. همچنین از تکنیک Matryoshka برای کاهش ابعاد (مثلا به ۱۲۸ یا ۲۵۶) پشتیبانی می‌کند تا بتوانید بین عملکرد و هزینه‌ منابع تعادل برقرار کنید.
• Adapterهای تخصصی: این مدل از adapter‌های ویژه برای وظایفی مثل retrieval، text matching و وظایف مرتبط با کدنویسی استفاده می‌کند. این آداپترها می‌توانند به‌صورت پویا در زمان اجرا (inference) انتخاب شوند.

نکاتی که باید به آن توجه کنید

• مجوز غیرتجاری: مدل Jina Embeddings v4 تحت مجوز CC-BY-NC-4.0 منتشر شده که استفاده‌ مستقیم تجاری را محدود می‌کند. اگر قصد استفاده‌ تجاری دارید، باید از API مدیریت‌شده‌ی Jina استفاده کنید یا با تیم آن‌ها برای دریافت مجوز همکاری تماس بگیرید.
• وابستگی به آداپترهای خاص: این مدل برای وظایفی مثل کدنویسی یا retrieval از آداپترهای متفاوتی استفاده می‌کند. هرچند این ویژگی انعطاف بالایی به مدل می‌دهد اما هنگام یکپارچه‌سازی باید دقت کنید؛ به‌ویژه اگر بین موارد استفاده‌ی مختلف جابه‌جا می‌شوید.

BGE-M3

مدل‌های BGE (BAAI General Embedding) خانواده‌ای از مدل‌های Text Embedding هستند که توسط آکادمی هوش مصنوعی پکن (BAAI) توسعه داده شده‌اند. یکی از شناخته‌شده‌ترین نسخه‌های این سری BGE-M3 است. ویژگی برجسته‌ این مدل، چندکاربردی بودن (multi-functionality)، چندزبانه بودن (multi-linguality) و چندسطحی بودن (multi-granularity) است که به اختصار با نام M3 شناخته می‌شود.

چرا این مدل را انتخاب کنیم؟

• چندکاربردی بودن (Multi-functionality): مدل BGE-M3 می‌تواند هم‌زمان سه نوع رایج از قابلیت‌های بازیابی اطلاعات را انجام دهد: dense retrieval، multi-vector retrieval و sparse retrieval.
• چندزبانه بودن (Multi-linguality): این مدل از بیش از ۱۰۰ زبان پشتیبانی می‌کند و یک فضای معنایی مشترک برای زبان‌های مختلف می‌سازد. همین موضوع امکان بازیابی چندزبانه در هر زبان و همچنین بازیابی میان‌زبانی (cross-lingual) بین زبان‌های متفاوت را فراهم می‌کند.
• چندسطحی بودن (Multi-granularity): BGE-M3 می‌تواند ورودی‌هایی با سطوح مختلف را پردازش کند؛ از جملات کوتاه گرفته تا اسناد طولانی با حداکثر ۸۱۹۲ توکن.

نکاتی که باید به آن توجه کنید

• لزوم آزمون‌پذیری بیشتر: هرچند BGE-M3 در دیتاست‌های بنچمارک عملکرد خوبی نشان داده، پژوهشگران معتقدند برای تایید کارایی آن در دیتاست‌های واقعی همچنان به آزمایش‌های بیشتری نیاز است.
• نیاز محاسباتی برای اسناد طولانی: این مدل توانایی پردازش ورودی‌هایی تا سقف ۸۱۹۲ توکن را دارد اما کار با اسناد بسیار طولانی می‌تواند از نظر منابع محاسباتی و کارایی چالش‌برانگیز باشد.
• تفاوت عملکرد در زبان‌های مختلف: اگرچه پژوهشگران ادعا می‌کنند این مدل از چندین زبان پشتیبانی می‌کند اما خودشان هم اذعان کرده‌اند که ممکن است عملکرد مدل در خانواده‌های زبانی و ویژگی‌های زبانی متفاوت، متغیر باشد.

BGE-M3 تنها یکی از اعضای خانواده‌ گسترده‌تر BGE است. اگر به‌دنبال مدل‌های جایگزین فقط برای زبان انگلیسی هستید، می‌توانید bge-base-en-v1.5 یا bge-en-icl را بررسی کنید.

All-mpnet-base-v2

MPNet یک روش نوآورانه برای پیش‌پردازش (pre-training) در وظایف درک زبان است. این مدل محدودیت‌های Masked Language Modeling (MLM) در BERT و Permuted Language Modeling (PLM) در XLNet را برطرف می‌کند.

در خانواده‌ی MPNet، مدل all-mpnet-base-v2 یکی از محبوب‌ترین مدل‌های Embedding به شمار می‌آید که به‌طور خاص برای کدگذاری جملات و پاراگراف‌های کوتاه طراحی شده است.

توسعه‌دهندگان اصلی این مدل از یک هدف یادگیری متضاد (contrastive learning) استفاده کرده‌اند: در این روش، وقتی جمله‌ای از یک دیتاست جفتی داده می‌شود، مدل باید پیش‌بینی کند کدام یک از جملات انتخاب‌شده‌ تصادفی، جفت صحیح آن است.

مدل all-mpnet-base-v2 در واقع یکی از مدل‌های Sentence-Transformers هم محسوب می‌شود. این مدل می‌تواند جملات و پاراگراف‌ها را به یک فضای برداری متراکم با ابعاد ۷۶۸ نگاشت کند. چنین بردارهایی برای وظایفی مثل خوشه‌بندی (clustering)، جستجوی معنایی (semantic search) و دیگر کاربردهای NLP بسیار ایدئال هستند.

تا امروز، مدل all-mpnet-base-v2 یکی از پرمخاطب‌ترین و پربازدیدترین مدل‌های Embedding در پلتفرم Hugging Face به شمار می‌رود.

چرا این مدل را انتخاب کنیم؟

• آموزش گسترده: این مدل روی بیش از ۱ میلیارد جفت جمله آموزش دیده تا بتواند روابط معنایی ظریف و دقیق را بهتر درک و بازنمایی کند.
• قابلیت Fine-tuning: این مدل بسیار سازگار است و می‌توان آن را برای بهبود عملکرد در وظایف خاص، بیشتر fine-tune کرد. در حال حاضر بیش از ۱۴۹ نسخه‌ fine-tuned از آن در Hugging Face موجود است.
• مجوز انعطاف‌پذیر: این مدل تحت مجوز Apache 2.0 منتشر شده است. به این معنا که می‌تواند هم برای استفاده‌ شخصی و هم تجاری، طبق شرایط این مجوز، مورد استفاده قرار گیرد.

نکاتی که باید به آن توجه کنید

• محدودیت طول ورودی: این مدل به‌طور پیش‌فرض ورودی‌هایی را که بیش از ۳۸۴ واحد کلمه‌ای (word pieces) باشند، truncates می‌کند (بخش اضافه را حذف می‌کند). در نتیجه، در متن‌های طولانی ممکن است بخشی از بافت (context) از دست برود.
• عملکرد متوسط: در مقایسه با سایر مدل‌های هم‌رده از نظر اندازه، all-mpnet-base-v2 در برخی وظایف عملکرد بهتری ندارد و در جدول MTEB leaderboard هم رتبه‌ خیلی بالایی در طیف وسیعی از بنچمارک‌ها کسب نکرده است.

Gte-multilingual-base

مدل gte-multilingual-base جدیدترین عضو از خانواده‌ GTE (General Text Embedding) است که توسط گروه Alibaba توسعه داده شده است. این مدل به‌خاطر عملکرد قوی در وظایف بازیابی چندزبانه و ارزیابی‌های جامع در حوزه‌ بازنمایی (representation) شناخته می‌شود. با ۳۰۵میلیون پارامتر، این مدل تعادلی خوب بین تولید Embedding‌های باکیفیت و استفاده‌ کارآمد از منابع محاسباتی برقرار می‌کند.

چرا این مدل را انتخاب کنیم؟

• پشتیبانی چندزبانه: این مدل بیش از ۷۰ زبان را پوشش می‌دهد و عملکردی قابل اعتماد در وظایف چندزبانه ارائه می‌کند.
• بردارهای متراکم انعطاف‌پذیر (Elastic Dense Embedding): مدل gte-multilingual-base از نمایش‌های برداری متراکم انعطاف‌پذیر پشتیبانی می‌کند که به بهینه‌سازی ذخیره‌سازی و افزایش کارایی در وظایف پایین‌دستی کمک می‌کند.
• معماری Encoder: این مدل بر پایه‌ معماری transformer فقط-encoder ساخته شده و به همین دلیل کوچک‌تر و از نظر مصرف منابع بهینه‌تر از مدل‌های فقط-decoder مثل gte-qwen2-1.5b-instruct است. همین موضوع باعث می‌شود سرعت اجرای مدل (inference) تا ۱۰ برابر بیشتر باشد.
• بردارهای پراکنده (Sparse Vectors): علاوه بر نمایش‌های متراکم، این مدل می‌تواند بردارهای پراکنده هم تولید کند.

نکاتی که باید به آن توجه کنید

• عملکرد ناپایدار در زبان‌های مختلف: پژوهشگران اشاره می‌کنند که عملکرد مدل ممکن است در برخی زبان‌ها متفاوت باشد. دلیل اصلی این موضوع به کمبود داده‌های زبانی در مرحله‌ی pre-training متضاد (contrastive pre-training) برمی‌گردد که می‌تواند بر کیفیت عملکرد در آن زبان‌ها اثر بگذارد.

سایر مدل‌های پیشنهادی GTE

• gte-Qwen2-7B-instruct: یکی از مدل‌های برتر در جدول MTEB leaderboard
• gte-large-en-v1.5: مدلی بهینه‌سازی‌شده برای زبان انگلیسی با حداکثر طول توالی ۸۱۹۲

Nomic Embed Text V2

مدل Nomic Embed Text V2 یک مدل Embedding چندزبانه از شرکت Nomic AI است و اولین مدلی محسوب می‌شود که برای Text Embedding از معماری Mixture-of-Experts (MoE) استفاده می‌کند. این مدل روی ۱.۶ میلیارد جفت متنی متضاد (contrastive pairs) در حدود ۱۰۰ زبان (مبتنی بر دیتاست‌های mC4 و multilingual CC News) آموزش دیده و خروجی‌های باکیفیتی برای وظایفی مانند جستجوی معنایی (Semantic Search)، RAG (Retrieval-Augmented Generation) و سیستم‌های توصیه‌گر (Recommendation Systems) ارائه می‌دهد.

نکاتی که باید به آن توجه کنید

• فرمت پرامپت: برای رسیدن به بهترین عملکرد، باید از قالب‌های ساختاریافته برای ورودی استفاده کنید. نمونه:

• طول ورودی: این مدل حداکثر از ۵۱۲ توکن پشتیبانی می‌کند.
• تفاوت عملکرد در زبان‌ها: عملکرد مدل ممکن است در زبان‌های مختلف متفاوت باشد؛ به‌ویژه در زبان‌هایی که منابع داده‌ای محدودی دارند (low-resource languages).

هنگام استقرار مدل‌های Embedding به چه چیزهایی باید توجه کنیم؟

پس از انتخاب مدل Embedding مناسب، گام بعدی استقرار آن در محیط عملیاتی است؛ جایی که کیفیت تجربه‌ی کاربر و کارایی کل سیستم به‌شدت تحت‌تاثیر نحوه‌ استقرار قرار می‌گیرد. صرفا داشتن یک مدل قدرتمند کافی نیست؛ باید مطمئن شوید که این مدل با نیازهای واقعی شما از نظر دقت، سرعت، مقیاس‌پذیری و یکپارچگی با سایر اجزای سیستم هماهنگ است. به همین دلیل، هنگام استقرار مدل‌های Embedding توجه به چند عامل کلیدی ضروری است:

• کارایی و دقت: مدلی را انتخاب کنید که با وظایف خاص شما (مثل بازیابی اطلاعات، خوشه‌بندی یا دسته‌بندی) هم‌خوانی داشته باشد. همچنین بنچمارک‌هایی مثل MTEB را بررسی کنید تا مطمئن شوید مدل از نظر دقت و کارایی با نیازهای شما سازگار است.
• تاخیر پایین و مقیاس‌پذیری سریع: برنامه‌های بلادرنگ مثل موتورهای جستجو یا چت‌بات‌ها به Embeddingهایی سریع و کم‌تاخیر نیاز دارند. اگر الگوهای ترافیک متنوع دارید، مقیاس‌پذیری خودکار سریع (به‌ویژه زمان شروع سرد کوتاه) نیز اهمیت زیادی دارد. BentoML انتزاع‌های استانداردی برای ساخت APIهای مقیاس‌پذیر ارائه می‌دهد و امکان اجرای هر مدل Embedding را روی BentoCloud فراهم می‌کند. این پلتفرم استنتاج، زیرساختی سریع و مقیاس‌پذیر برای inference مدل‌ها و برنامه‌های پیشرفته‌ هوش مصنوعی ارائه می‌دهد.
• یکپارچه‌سازی در سیستم‌های پیچیده‌ هوش مصنوعی: مدل‌های Embedding می‌توانند به‌عنوان اجزای قدرتمند در راهکارهای ترکیبی هوش مصنوعی استفاده شوند. یک مثال ساده، ترکیب یک مدل Embedding با یک LLM برای ساخت یک سیستم RAG است. BentoML مجموعه‌ای از ابزارها را ارائه می‌دهد که ساخت و مقیاس‌پذیری چنین سیستم‌هایی را ساده‌تر می‌کند؛ از جمله زنجیره‌های چندمدلی (multi-model chains)، هماهنگ‌سازی توزیع‌شده (distributed orchestration) و ارائه روی چند GPU (multi-GPU serving).

در ادامه یک نمونه کد برای راه‌اندازی و سرو کردن مدل all-MiniLM-L6-v2 با استفاده از BentoML آورده شده است:

چطور می‌توانیم کیفیت Embeddingها را بهبود دهیم؟

بهبود کیفیت Embedding می‌تواند عملکرد وظایفی مثل جستجو، دسته‌بندی و خوشه‌بندی را ارتقا دهد. راهکارهای رایج شامل موارد زیر هستند:

• Fine-tune روی داده‌های دامنه‌محور: کار را با fine-tuning مدل Embedding روی داده‌هایی شروع کنید که شباهت زیادی به حوزه‌ی هدف شما دارند. این کار می‌تواند ارتباط و دقت معنایی را به شکل چشمگیری بهبود دهد. این روش به‌ویژه در صنایع تخصصی مثل حقوقی، پزشکی یا تجارت الکترونیک بسیار موثر است.
• استفاده از Contrastive Learning: این اصطلاح احتمالا یکی از پرکاربردترین مفاهیمی است که هنگام صحبت درباره‌ مدل‌های Embedding می‌شنوید. به‌طور ساده، منظور آموزش مدل به‌گونه‌ای است که بتواند بین جفت داده‌های مشابه (مثبت) و غیرمشابه (منفی) تمایز قائل شود. این رویکرد کمک می‌کند مدل بتواند تفاوت‌های معنایی ظریف را بهتر درک و بازنمایی کند.
• آزمایش با ابعاد مختلف بردار (Embedding Dimensions): انتخاب بعدهای مختلف می‌تواند هم بر کیفیت و هم بر مصرف منابع اثر بگذارد. ابعاد پایین‌تر ممکن است محاسبات را ساده‌تر و سریع‌تر کنند اما جزئیات کمتری ثبت می‌شود، در حالی که ابعاد بالاتر معمولا اطلاعات غنی‌تری را ثبت می‌کنند اما به قیمت مصرف بیشتر حافظه و فضای ذخیره‌سازی.

سخن پایانی

انتخاب یک مدل Embedding مناسب در میان این‌همه گزینه‌ موجود در بازار کار ساده‌ای نیست. امیدواریم این راهنما توانسته باشد دید روشنی درباره‌ برخی از بهترین مدل‌های متن‌باز در اختیار شما قرار دهد. در واقع، برای هر مدلی که معرفی شد معمولا نسخه‌های متنوع و ارزشمندی وجود دارد که شایسته‌ی بررسی هستند.

توصیه ما این است که از انعطاف‌پذیری مدل‌های متن‌باز استفاده کنید و آن‌ها را با داده‌های خودتان Fine-tune کنید. این کار می‌تواند دقت Embedding را برای نیازهای خاص شما به شکل چشمگیری افزایش دهد. در نهایت به خاطر داشته باشید که انتخاب ابزار مناسب برای استقرار هم به همان اندازه اهمیت دارد؛ چون همین انتخاب می‌تواند تفاوت اصلی را در دستیابی به عملکردی روان، مقیاس‌پذیر و کارآمد رقم بزند.

 

منابع

bentoml.com