Zerank-1を実際に配備する際には、考慮すべきいくつかの重要な要素がある：
-
ライセンスの制限メインのモデル(zeroentropy/zerank-1)は非商用ライセンスで、商用利用の場合はZeroEntropyにライセンスについて問い合わせる必要があります。オープンソースのフリーバージョン(zeroentropy/zerank-1-small)はApache 2.0でライセンスされており、商用利用が可能です。
-
ハードウェア要件特に大量のドキュメントを処理する場合は、最適なパフォーマンスを得るためにGPUを推奨します。
-
得点の説明モデルから出力される関連性スコアは、固定された範囲ではなく相対的な値であり、実際には同じバッチの文書のスコアを比較すれば十分である。
-
パフォーマンス最適化2段階ソーターとして、通常、処理する必要があるのは最初の100～1000の候補文書だけであり、文書ライブラリー全体を直接モデル計算に投入することは避けるべきである。
また、Zerank-1は、既存の検索システムを置き換えるというよりも、補完的なコンポーネントとして使用するのが適しており、高速なベクトル検索やキーワード検索と組み合わせて使用するのが最も効果的である。システム設計においては、精度と待ち時間を天秤にかけ、具体的なビジネス要件に応じて、第一段階の検索と第二段階の並べ替えの比率を合理的に設定する必要がある。
この答えは記事から得たものである。Zerank-1: 検索結果の精度を向上させる並べ替えモデルについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " Zerank-1を配備する際に考慮すべき技術的な詳細と制限は？
