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Google Colab で japanese-reranker-cross-encoder-large-v1 を試す

npaka

「Google Colab」で「japanese-reranker-cross-encoder-large-v1」を試したので、まとめました。



1. japanese-reranker-cross-encoder-large-v1

「 japanese-reranker-cross-encoder-large-v1」は、日本語に特化した形で学習した「Reranker」です。xsmallからlargeまで複数のサイズが提供されており、「large」は多言語Rerankerで最も人気のある「bge-reranker-v2-m3」をベンチマークで上回っています。

2. Colabでの実行

Colabでの実行手順は、次のとおりです。

(1) Colabのノートブックを開き、メニュー「編集 → ノートブックの設定」で「GPU」を選択。

(2) パッケージのインストール。

# パッケージのインストール
!pip install transformers fugashi unidic-lite

(3) トークナイザーとモデルの準備。
今回は、「hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-large-v1」を使用します。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

# トークナイザーとモデルの準備
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    "hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-large-v1"
)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(
    "hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-large-v1"
).to("cuda")
model.eval()

(4) クエリと文章の準備と、スコアの計算。

from torch.nn import Sigmoid

# クエリとの文章の準備
query = "感動的な映画について"
passages = [
    "深いテーマを持ちながらも、観る人の心を揺さぶる名作。登場人物の心情描写が秀逸で、ラストは涙なしでは見られない。",
    "重要なメッセージ性は評価できるが、暗い話が続くので気分が落ち込んでしまった。もう少し明るい要素があればよかった。",
    "どうにもリアリティに欠ける展開が気になった。もっと深みのある人間ドラマが見たかった。",
    "アクションシーンが楽しすぎる。見ていて飽きない。ストーリーはシンプルだが、それが逆に良い。",
]

# スコアの計算
inputs = tokenizer(
    [(query, passage) for passage in passages],
    padding=True,
    truncation=True,
    max_length=512,
    return_tensors="pt",
)
inputs = {k: v.to("cuda") for k, v in inputs.items()}
logits = model(**inputs).logits
activation = Sigmoid()
scores = activation(logits).squeeze().tolist()
print(scores)
[0.7776229381561279, 0.019648903980851173, 0.02329898253083229, 0.21026723086833954]

1つ目の文章が、クエリと最も関連性が高いことがわかりました。



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