Zerank-1 verwendet eine Cross-Encoder-Architektur, eine Technologie, die einen erheblichen Vorteil gegenüber herkömmlichen Einbettungsmodellen (Dual-Encoder) bietet. Während herkömmliche Einbettungsmodelle Vektoren für Abfragen und Dokumente unabhängig voneinander erzeugen und dann die Relevanz durch Berechnung der Kosinusähnlichkeit bestimmen, kann der Cross-Encoder von Zerank-1 sowohl Abfragen als auch Dokumente verarbeiten und die komplexeren Interaktionen und semantischen Beziehungen zwischen beiden erfassen.
Dieser architektonische Unterschied führt zu einer erheblichen Verbesserung der Genauigkeit bei der Neuordnung von Aufgaben. Obwohl die Rechenkosten im Vergleich zu Dual-Encoder-Implementierungen steigen, lohnt sich der Preis für Anwendungsszenarien, die eine hochpräzise Sortierung erfordern.Benchmarking-Ergebnisse von ZeroEntropy zeigen, dass Zerank-1 die traditionellen Einbettungsmodell-Lösungen in allen Metriken der semantischen Suche und Relevanzbewertung umfassend übertrifft.
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