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license: mit |
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datasets: |
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- hpprc/emb |
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- hotchpotch/hpprc_emb-scores |
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- microsoft/ms_marco |
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- hotchpotch/japanese-splade-v1-hard-negatives |
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- hpprc/msmarco-ja |
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language: |
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- ja |
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base_model: |
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- cl-nagoya/ruri-v3-pt-30m |
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library_name: sentence-transformers |
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pipeline_tag: text-ranking |
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# hotchpotch/japanese-reranker-xsmall-v2 |
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とても小さく速い日本語リランカーモデルシリーズ(v2)です。 |
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| モデル名 | レイヤー数 | 隠れ層サイズ | スコア(avg) | 速度(GPU) | |
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| [hotchpotch/japanese-reranker-tiny-v2](https://huggingface.co/hotchpotch/japanese-reranker-tiny-v2) | 3 | 256 | 0.8138 | 2.1s | |
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| [hotchpotch/japanese-reranker-xsmall-v2](https://huggingface.co/hotchpotch/japanese-reranker-xsmall-v2) | 10 | 256 | 0.8699 | 6.5s | |
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| [hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-xsmall-v1](https://huggingface.co/hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-xsmall-v1) | 6 | 384 | 0.8131 | 20.5s | |
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| [hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-small-v1](https://huggingface.co/hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-small-v1) | 12 | 384 | 0.8254 | 40.3s | |
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| [hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-base-v1](https://huggingface.co/hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-base-v1) | 12 | 768 | 0.8484 | 96.8s | |
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| [hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-large-v1](https://huggingface.co/hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-large-v1) | 24 | 1024 | 0.8661 | 312.2s | |
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| [hotchpotch/japanese-bge-reranker-v2-m3-v1](https://huggingface.co/hotchpotch/japanese-bge-reranker-v2-m3-v1) | 24 | 1024 | 0.8584 | 310.6s | |
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リランカーについてや、技術レポート・評価等は以下を参考ください。 |
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- [とても小さく速く実用的な日本語リランカー japanese-reranker-tiny,xsmall v2 を公開](https://secon.dev/entry/2025/05/08/100000-japanese-reranker-v2/) |
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- [日本語最高性能のRerankerをリリース / そもそも Reranker とは?](https://secon.dev/entry/2024/04/02/070000-japanese-reranker-release/) |
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- [日本語 Reranker 作成のテクニカルレポート](https://secon.dev/entry/2024/04/02/080000-japanese-reranker-tech-report/) |
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## 使い方 |
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動作には transformers ライブラリの v4.48 以上が必要です。 |
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``` |
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pip install -U "transformers>=4.48.0" sentence-transformers |
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``` |
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GPU が Flash Attention 2 をサポートしている場合、flash-attn ライブラリを入れることで、高速な推論が可能です。 |
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``` |
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pip install flash-attn --no-build-isolation |
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``` |
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### SentenceTransformers |
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```python |
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from sentence_transformers import CrossEncoder |
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import torch |
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MODEL_NAME = "hotchpotch/japanese-reranker-xsmall-v2" |
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model = CrossEncoder(MODEL_NAME) |
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if model.device == "cuda" or model.device == "mps": |
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model.model.half() |
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query = "感動的な映画について" |
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passages = [ |
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"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。", |
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|
"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。", |
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"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。", |
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|
"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。", |
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] |
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scores = model.predict( |
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[(query, passage) for passage in passages], |
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show_progress_bar=True, |
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) |
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print("Scores:", scores) |
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``` |
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## HuggingFace transformers |
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```python |
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from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification |
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from torch.nn import Sigmoid |
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def detect_device(): |
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if torch.cuda.is_available(): |
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return "cuda" |
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elif hasattr(torch, "mps") and torch.mps.is_available(): |
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return "mps" |
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return "cpu" |
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device = detect_device() |
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME) |
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model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(MODEL_NAME) |
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model.to(device) |
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model.eval() |
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if device == "cuda": |
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model.half() |
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query = "感動的な映画について" |
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passages = [ |
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|
"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。", |
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] |
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inputs = tokenizer( |
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[(query, passage) for passage in passages], |
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padding=True, |
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truncation=True, |
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max_length=512, |
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return_tensors="pt", |
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) |
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inputs = {k: v.to(device) for k, v in inputs.items()} |
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logits = model(**inputs).logits |
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activation = Sigmoid() |
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scores = activation(logits).squeeze().tolist() |
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print("Scores:", scores) |
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``` |
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## 小型リランカーの特徴 |
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japanese-reranker-tiny-v2とjapanese-reranker-xsmall-v2は、以下の特徴を持つ小型リランカーモデルです： |
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1. CPUやAppleシリコン環境でも実用的な速度で動作 |
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2. 高価なGPUリソースなしでもRAGシステムの精度向上が可能 |
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3. エッジデバイスでの展開や低レイテンシが要求される本番環境で活用可能 |
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4. ModernBertベースの[ruri-v3-pt-30m](https://huggingface.co/cl-nagoya/ruri-v3-pt-30m)を利用 |
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## 評価結果 |
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| モデル名 | avg | JQaRA | JaCWIR | MIRACL | JSQuAD | |
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|---------|-----|-------|--------|--------|--------| |
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| [japanese-reranker-tiny-v2](https://huggingface.co/hotchpotch/japanese-reranker-tiny-v2) | 0.8138 | 0.6455 | 0.9287 | 0.7201 | 0.9608 | |
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| [japanese-reranker-xsmall-v2](https://huggingface.co/hotchpotch/japanese-reranker-xsmall-v2) | 0.8699 | 0.7403 | 0.9409 | 0.8206 | 0.9776 | |
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| [japanese-reranker-cross-encoder-xsmall-v1](https://huggingface.co/hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-xsmall-v1) | 0.8131 | 0.6136 | 0.9376 | 0.7411 | 0.9602 | |
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| [japanese-reranker-cross-encoder-small-v1](https://huggingface.co/hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-small-v1) | 0.8254 | 0.6247 | 0.9390 | 0.7776 | 0.9604 | |
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| [japanese-reranker-cross-encoder-base-v1](https://huggingface.co/hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-base-v1) | 0.8484 | 0.6711 | 0.9337 | 0.8180 | 0.9708 | |
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| [japanese-reranker-cross-encoder-large-v1](https://huggingface.co/hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-large-v1) | 0.8661 | 0.7099 | 0.9364 | 0.8406 | 0.9773 | |
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| [japanese-bge-reranker-v2-m3-v1](https://huggingface.co/hotchpotch/japanese-bge-reranker-v2-m3-v1) | 0.8584 | 0.6918 | 0.9372 | 0.8423 | 0.9624 | |
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| [bge-reranker-v2-m3](https://huggingface.co/BAAI/bge-reranker-v2-m3) | 0.8512 | 0.6730 | 0.9343 | 0.8374 | 0.9599 | |
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| [ruri-v3-reranker-310m](https://huggingface.co/cl-nagoya/ruri-v3-reranker-310m) | 0.9171 | 0.8688 | 0.9506 | 0.8670 | 0.9820 | |
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## 推論速度 |
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以下は約15万ペアをリランキングした際の推論速度結果（トークナイズ時間を除く純粋なモデル推論時間）です。MPS(Appleシリコン)とCPU測定にはM4 Max、GPUにはRTX5090を使用しています。GPU処理では flash-attention2 を使用しています。 |
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| モデル名 | レイヤー数 | 隠れ層サイズ | 速度(GPU) | 速度(MPS) | 速度(CPU) | |
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|---------|------------|-------------|-----------|-----------|-----------| |
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| [japanese-reranker-tiny-v2](https://huggingface.co/hotchpotch/japanese-reranker-tiny-v2) | 3 | 256 | 2.1s | 82s | 702s | |
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| [japanese-reranker-xsmall-v2](https://huggingface.co/hotchpotch/japanese-reranker-xsmall-v2) | 10 | 256 | 6.5s | 303s | 2300s | |
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| [japanese-reranker-cross-encoder-xsmall-v1](https://huggingface.co/hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-xsmall-v1) | 6 | 384 | 20.5s | | | |
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| [japanese-reranker-cross-encoder-small-v1](https://huggingface.co/hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-small-v1) | 12 | 384 | 40.3s | | | |
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|
| [japanese-reranker-cross-encoder-base-v1](https://huggingface.co/hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-base-v1) | 12 | 768 | 96.8s | | | |
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|
| [japanese-reranker-cross-encoder-large-v1](https://huggingface.co/hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-large-v1) | 24 | 1024 | 312.2s | | | |
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| [japanese-bge-reranker-v2-m3-v1](https://huggingface.co/hotchpotch/japanese-bge-reranker-v2-m3-v1) | 24 | 1024 | 310.6s | | | |
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| [bge-reranker-v2-m3](https://huggingface.co/BAAI/bge-reranker-v2-m3) | 24 | 1024 | 310.7s | | | |
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| [ruri-v3-reranker-310m](https://huggingface.co/cl-nagoya/ruri-v3-reranker-310m) | 25 | 768 | 81.4s | | | |
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推論速度のベンチマークに用いた[スクリプトはこちら](https://gist.github.com/hotchpotch/bab03c7d4399aa13beb2702600ad9371)です。 |
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## ライセンス |
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MIT License |
