Поиск информации в современном мире значительно облегчается благодаря развитию технологий искусственного интеллекта и больших языковых моделей (LLM). Одной из критичных задач при этом является ранжирование результатов поиска, которое непосредственно влияет на качество выдачи и удовлетворенность пользователя. Недавно команда ZeroEntropy презентовала свою новую модель reranker под названием Zerank-1, ставшую настоящим прорывом в области улучшения точности поиска и оптимизации ресурсов. В статье подробно рассмотрим, что собой представляет Zerank-1, каким образом она тренируется, какие достижения гарантирует и как меняет подход к переработке результатов в поисковых системах. Zerank-1 представляет собой reranker – специальную модель, которая отвечает за переоценку и перестановку топовых результатов первого этапа поиска, обеспечивая максимальную релевантность для пользователя.
Модель критично важна в многоуровневых системах поиска, где на первом этапе выполняется грубая фильтрация, например с помощью BM25, векторного поиска или гибридных методов, а затем reranker уточняет порядок выдачи. Это способствует уменьшению шумов и снижению затрат на использование больших языковых моделей в дальнейших шагах. Особенностью Zerank-1 является ее масштаб – 4 миллиарда параметров, что делает ее достаточно лаконичной, но при этом чрезвычайно мощной. Также представлен облегченный вариант zerank-1-small с 1.7 миллиардами параметров, который сохраняет высокую производительность при еще более низком потреблении ресурсов.
Такое соотношение параметров и эффективности позволяет моделям Zerank-1 обгонять другие аналоги, включая крупные закрытые решения от таких игроков как Cohere rerank-3.5 и Salesforce LlamaRank 8B, причем при значительно более выгодной себестоимости и меньших задержках. Главным инновационным элементом тренировки Zerank-1 стала методология, вдохновленная шахматной рейтинговой системой Эло. В основе лежит парное предпочтительное обучение, где модель оптимизируется не просто на основе отдельного совпадения запроса и документа, а на сравнении релевантности двух документов относительно данного запроса. Такой подход позволяет более тонко и корректно расставлять приоритеты при сортировке результатов, исходя из относительных оценок.
Он способствует устойчивости модели и превосходству в различных доменах, что было подтверждено на многочисленных бенчмарках. Zerank-1 активно применяется в гибридном поиске, совмещающем ключевые слова и векторное представление, и демонстрирует значительное улучшение топ-k точности. Это становится особенно актуальным, поскольку комбинированные методы обеспечивают более богатое понимание смысловой связи между запросом и документами, но требуют дополнительной обработки для вывода максимально релевантных результатов. Zerank-1 выполняет эту задачу с блеском, обеспечивая при этом снижение количества токенов в запросах и ответах на следующих этапах обработки с использованием LLM, что немаловажно для снижения общих издержек. Стоимость использования модели достаточно прозрачна и демократична – всего 0.
025 доллара за миллион токенов, что значительно дешевле многих конкурентов с сопоставимой или более низкой производительностью. Для разработчиков и компаний это означает возможность масштабировать проекты с сохранением бюджета. Модель уже доступна через API ZeroEntropy и на платформе HuggingFace, что облегчает интеграцию и быстрый старт работы. В свою очередь вариант zerank-1-small включен в библиотеку Baseten. Не менее важно, что Zerank-1 превосходит даже более крупные модели по качеству выдачи, а именно в сравнении с Gemini Flash 2.
5, при этом демонстрирует более низкие задержки и экономию затрат. Это подчеркивает продуманность архитектуры и эффективность обучающего пайплайна. Можно говорить о том, что Zerank-1 задает новый стандарт для reranker-моделей, особенно в эпоху, когда рост параметров не всегда ведет к пропорциональному улучшению качества. Команда ZeroEntropy, состоящая из исследователей, математиков и инженеров, сфокусирована исключительно на поисковых технологиях искусственного интеллекта. Это позволяет им своевременно внедрять современные методики и создавать продукты, ориентированные на точность и скорость, без излишних затрат.
Проект поддержан Y Combinator и финансово обеспечен $4.2 миллионами долларов от Initialized Capital, что служит отличным фундаментом для дальнейшего роста и внедрения новых инноваций в сфере поиска. В целом, появление Zerank-1 свидетельствует о стремлении индустрии выйти за рамки просто больших языковых моделей и сфокусироваться на специальных решениях, оптимизированных под критичные задачи поисковых систем. Rerank-модели, такие как Zerank-1, позволяют не только повысить качество результатов, но и сделать процесс взаимодействия с пользователями более экономичным и быстрым. Таким образом, Zerank-1 открывает новые горизонты и задает тренды в области интеллектуального поиска.
Для тех, кто заинтересован в максимально эффективной реализации проектов, связанных с поиском, рекомендуется обратить внимание на документацию Zerank-1, изучить подходы их обучения и применения, а также вовлечься в сообщества специалистов. Это поможет не только углубить знания, но и адаптировать лучшие практики под собственные задачи. В заключение можно отметить, что ZeroEntropy успешно внедряет решения, способные изменить ландшафт поиска, делая его более точным, доступным и инновационным. Zerank-1 – это пример того, как тщательный научный подход и инженерные усилия могут создавать продукты, превосходящие ожидания и меняющие устоявшиеся стандарты рынка.
