Architectures de modèles
Encodeurs contrastifs et duaux
Encoder deux entrées indépendamment (par exemple, une requête et un document ou une image et une légende) et entraîner des paires à se rapprocher.
Modèle mental
Deux lecteurs se rencontrent dans un système de coordonnées partagé ; ils sont rapides car les candidats n'interagissent qu'une fois leurs vecteurs comparés.
Flux de données
- Entrées appariées A et B
- Encodeurs séparés ou partagés
- Vecteurs normalisés projetés
- Matrice de similarité
- Pertes de comparaison contrastive
Entraînement
Les objectifs contrastifs par lot récompensent les exemples appariés et traitent les autres comme des négatifs. La qualité des négatifs, la sémantique dupliquée et la température affectent considérablement l'espace appris.
Exécution de l’inférence
Encoder chaque côté indépendamment et comparer les vecteurs par produit scalaire ou similarité cosinus. Précalculer le vaste ensemble de candidats puis, si nécessaire, reclasser les meilleurs résultats avec un encodeur croisé.
Atouts
- Permet de mettre à l’échelle la recherche dans des corpus importants
- Aligne les modalités sans décodeur commun
- Permet une classification zero-shot grâce au texte de label dans certains contextes
Compromis
- L'encodage indépendant ignore les interactions précises entre les entrées
- Les faux négatifs peuvent fausser l'entraînement
- La similarité globale peut ignorer les détails spatiaux, temporels ou compositionnels
À utiliser lorsque
- Une recherche ou une correspondance rapide est la première étape
- Un côté peut être indexé hors ligne
- Le rappel est suivi d'un rerangage adapté à la tâche si nécessaire
À éviter ou remettre en question lorsque
- Chaque candidat a besoin d'une comparaison approfondie jeton par jeton
- La tâche dépend de relations spatiales précises
- Les scores de similarité bruts sont considérés comme des probabilités
Familles publiées à titre d’exemple
- • Encodeur dual image-texte CLIP
- • Recherche de passages denses
- • Recherche sémantique bi-encodeur