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针对任何嵌入模型的线性适配器微调
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原文英文，约1200词，阅读约需5分钟。
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内容提要
LlamaIndex新增线性适配器功能，允许在任何模型的嵌入上进行微调。该适配器优化查询嵌入，保持文档嵌入不变，从而提升检索性能。用户无需重新嵌入文档，适配器与多种嵌入模型兼容。微调后，模型在检索指标上有小幅提升，适合希望优化检索系统的用户。
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关键要点
- LlamaIndex新增线性适配器功能，允许在任何模型的嵌入上进行微调。
- 该适配器优化查询嵌入，保持文档嵌入不变，从而提升检索性能。
- 用户无需重新嵌入文档，适配器与多种嵌入模型兼容。
- 微调后，模型在检索指标上有小幅提升，适合希望优化检索系统的用户。
- 线性适配器通过对查询嵌入进行线性变换来实现微调，文档嵌入保持固定。
- 微调过程使用类似于MultipleNegativesRankingLoss的损失函数。
- 微调后的模型在验证数据集上的命中率从78.7%提升至79.8%。
❓
延伸问答
LlamaIndex的线性适配器功能有什么用？
LlamaIndex的线性适配器功能允许用户在任何模型的嵌入上进行微调，优化查询嵌入以提升检索性能，同时保持文档嵌入不变。
微调线性适配器后，模型的检索性能有何变化？
微调后，模型在验证数据集上的命中率从78.7%提升至79.8%，显示出小幅提升。
使用线性适配器进行微调时，文档嵌入需要重新生成吗？
不需要，使用线性适配器时，用户无需重新嵌入文档。
线性适配器是如何实现微调的？
线性适配器通过对查询嵌入进行线性变换来实现微调，同时保持文档嵌入固定。
线性适配器与哪些嵌入模型兼容？
线性适配器与多种嵌入模型兼容，包括SBERT、OpenAI和Cohere等。
微调线性适配器的过程使用了什么损失函数？
微调过程使用类似于MultipleNegativesRankingLoss的损失函数。
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