diff --git "a/README.md" "b/README.md" --- "a/README.md" +++ "b/README.md" @@ -1,3612 +1,230 @@ --- +pipeline_tag: text-ranking +library_name: sentence-transformers +license: apache-2.0 language: - ko - en -license: apache-2.0 +base_model: +- Qwen/Qwen3-1.7B tags: - sentence-transformers - cross-encoder - reranker -- generated_from_trainer -- dataset_size:33315502 -- loss:MSELoss -base_model: Qwen/Qwen3-1.7B -pipeline_tag: text-ranking -library_name: sentence-transformers +- korean +- english --- -# CrossEncoder based on Qwen/Qwen3-1.7B + + KURE logo + -This is a [Cross Encoder](https://www.sbert.net/docs/cross_encoder/usage/usage.html) model finetuned from [Qwen/Qwen3-1.7B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-1.7B) using the [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) library. It computes scores for pairs of texts, which can be used for text reranking and semantic search. +# KURE-Reranker-base -## Model Details +**KURE-Reranker-base** is a Korean-English bilingual reranker. It reads a query and a candidate document together and predicts a scalar relevance score. -### Model Description -- **Model Type:** Cross Encoder -- **Base model:** [Qwen/Qwen3-1.7B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-1.7B) -- **Maximum Sequence Length:** 8192 tokens -- **Number of Output Labels:** 1 label -- **Supported Modalities:** Text, Message - -- **Languages:** ko, en -- **License:** apache-2.0 +## Key Characteristics -### Model Sources +- **Strong Korean reranking:** 88.49 average nDCG@10 across nine Korean benchmarks, the highest average among the evaluated models with fewer than 4B parameters and within 1.1 points of Qwen3-Reranker-4B. +- **Long-document reranking:** 81.63 nDCG@10 on MultiLongDocRetrieval (MLDR), ranking second only to Qwen3-Reranker-8B (82.20) among the evaluated models. +- **Efficient:** 55.1 pairs per second averaged over nine benchmarks on an NVIDIA RTX A6000 48GB, about 2.3× Qwen3-Reranker-4B and 3.6× Qwen3-Reranker-8B under the measurement conditions described below. +- **Long-input support:** Up to **8,192 tokens** for the combined query–document input. -- **Documentation:** [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net) -- **Documentation:** [Cross Encoder Documentation](https://www.sbert.net/docs/cross_encoder/usage/usage.html) -- **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/huggingface/sentence-transformers) -- **Hugging Face:** [Cross Encoders on Hugging Face](https://huggingface.co/models?library=sentence-transformers&other=cross-encoder) +## Model Overview -### Full Model Architecture - -``` -CrossEncoder( - (0): Transformer({'transformer_task': 'text-generation', 'modality_config': {'text': {'method': 'forward', 'method_output_name': 'logits'}, 'message': {'method': 'forward', 'method_output_name': 'logits', 'format': 'flat'}}, 'module_output_name': 'causal_logits', 'architecture': 'Qwen3ForCausalLM'}) - (1): LogitScore({'true_token_id': 9693, 'false_token_id': 2152, 'module_input_name': 'causal_logits'}) -) -``` +| Property | Value | +|---|---| +| Model type | Cross-encoder reranker (causal LM with yes/no logit scoring) | +| Backbone | Qwen3-1.7B | +| Parameters | Approximately 1.7B | +| Languages | Korean and English | +| Maximum inference input length | 8,192 tokens, including instruction, query, document, and prompt template | +| Output | One scalar relevance score per query–document pair: logit("yes") − logit("no") | +| License | Apache-2.0 | ## Usage -### Direct Usage (Sentence Transformers) - -First install the Sentence Transformers library: +Install the required libraries: ```bash -pip install -U sentence-transformers +pip install "sentence-transformers>=5.6.1" torch ``` -Then you can load this model and run inference. +The prompt template ships with the model. The default instruction is *"Given a web search query, retrieve relevant passages that answer the query"*, the same instruction used in training. + +
+Sentence Transformers + ```python +import torch from sentence_transformers import CrossEncoder -# Download from the 🤗 Hub -model = CrossEncoder("nlpai-lab/KURE-Reranker-base") -# Get scores for pairs of inputs -pairs = [ - ['한국이 OECD 개발원조회의에 가입한 때는 언제야', "젠더리뷰 2016년 봄호 제40호 UNDP(United Nations Development Programme, 유엔개발계획)는 유엔의 원조 계획을 조정하는 개발 네트워크이다. 우리나라도 46년간 UNDP의 원조를 받았는데, 2009년 OECD 개발원조회의(DAC)에 가입하면서 '원조를 받던 국가'에서 '원조를 제공하는 국가'로 지위가 변화함에 따라서 같은 해 UNDP 서울 사무소가 문을 닫는다. UNDP는 개발도상국가에 전문가 자문, 훈련, 보조금 지원을 제공하는 것에 중점을 두고 있는데, 유엔총회(UN General Assembly) 내 상임이사회(Executive Board) 지위를 갖고 있다. UNDP는 개발도상국 ��민이 더 나은 삶을 건설할 수 있도록 지원하기 위해 지식, 경험, 자원을 각국에 연결시켜준다. UNDP의 사업 목표는 빈곤 감소, HIV/AIDS 예방, 민주적 거버넌스, 에너지와 환경, 사회발전, 위기 예방 및 복구, 인권보호, UNDP의 모든 프로그램에서 여성의 역량강화를 촉진하는 것이다."], - ['한국이 OECD 개발원조회의에 가입한 때는 언제야', '아래는 \'한독 관계\'에 대한 wiki 설명의 일부 이다. \'공사관을 설치하였다(9월 25일). 더불어 이 무렵 제1공화국 시절부터 가톨릭 교회의 중개에 의해 한국인들이 간호사로서 독일에 파견되기 시작하였다. === 제2공화국, 경제원조를 약속받다 === 미국일변도에서 벗어난 자유진영과의 결속을 약속한 장면내각은 한독관계를 본격적으로 발전시켰다. 독일과는 우선적으로 우호통상항해조약 교섭을 추진하였다. 한편 1961년 1월 7일, 10만kw 화력발전소 건설을 위한 서독 지멘스 맥사의 건설자금 차관제의를 수락하고 이어 서독에서 5명의 기술자를 제1진으로 한국에 파견키로 합의를 보았으며 1961년 2월 2일, 콘라트 아데나워 서독 수상은 전규홍 서독 대사와의 회견을 통하여 "서독정부는 한국의 경제발전을 위해 적극적으로 도와줄 용의가 있음"을 표명해오자 사무차관 및 국장급 서독원조추진위를 발족하여 \'원조각서\' 작성을 개시하였다. 이어 양국은 1961년 3월 18일 한독 기술원조협정(직업학교 설치에 관한 각서교환)을 체결하기도 했다. 그러나 이러한 노력의 결실은 5.16 군사정권이 가로채갔다. === 군사·독재정권, 경제원조를 받다 === 파일:Bundesarchiv B 145 Bild-F019521-0013, Berlin, Staatsbesuch Präsident von Süd-Korea.jpg|섬네일|left|250px|서독을 공식 방문한 박정희 전 대통령(왼쪽)과 빌리 브란트 서베를린 시장(오른쪽)(1964년 12월 10일) 파일:Bundesarchiv B 145 Bild-F032889-0027, Bonn, Bundespräsident mit Politikern aus Korea.jpg|섬네일|250px|left|서독을 방문중인 한국의 국회의원 6인(왼쪽부터, 3. 김성용, 4. 장경순 5. 김홍일, 그리고 김우경, 문태준, 김정렬은 순서 미상 ) - 1970년 11월 10일 1961년 12월 13일 한·독 차관협정(韓獨借款協定), 1962년 3월 15일 한·독 경제협력의정서, 1963년 2월 14일 한·독 경제고문단 설치에 관한 협정 등이 체결되어 경제협력 관계가 강화되었다. 1963년 12월 22일, 123명의 한국 광부 제1진이 서독 뒤셀도르프 공항에 도착하여, 주서독 최덕신 대사 등의 환영을'], - ['한국이 OECD 개발원조회의에 가입한 때는 언제야', 'KOTI-Brief Vol6 제10호 2012년 OECD에서 발표한 장기 세계경제전망보고서(Looking to 2060 : A global vision of longterm growth)에 따르면, 우리나라 경제성장률은 지속적으로 낮아져 2060년까지 연평균 1.6% 성장을 예측하였다. 보고서는 2011~2030년까지 연평균 경제성장률 2.7%, 2030~2060년까지는 연평균 1.0%의 성장을 예측했다. 2012년 통계청에서 발표한 장래인구추계에 따르면, 한국의 인구 생산 가능 인구는 2016년 3,703만 9,000명으로 정점에 도달한 후 2017년부터 감소하여, 2030년 3,289만 3천 명, 2040년 2,887만 3,000명으로 급속히 감소하는 것으로 예측되었다. 산업통상부의 노동생산성 국제 비교 분석 결과에 의하면, 한국은 취업자당 노동생산성이 OECD 회원 34개국 중 23위로 하위권에 속하는 것으로 분석됐다.'], - ['한국이 OECD 개발원조회의에 가입한 때는 언제야', "개발도상국가와의 교육협력에 관한 연구II중남미 교육협력방안 연구 셋째, 한국과 콜롬비아의 교육 분야 국제개발협력은 2015년 인천에서 개최되는 세계교육포럼의 교육의제와 긴밀하게 연결될 필요가 있다. 유네스코 주도로 진행될 세계교육포럼은 2000년 이후 진행되어 온 교육 분야 국제개발목표인 '모든 이를 위한 교육'(Education for all)을 2015년부터 2030년까지의 새로운 교육목표를 설정하는 회의가 될 것이다. 특히, 2015년 UN 주도의 Post-MDGs의 교육 분야 목표와 일치될 가능성이 높다는 점에서 매우 중요한 포럼이다. 한국이 최빈국에서 선진국에 진입하는 데 교육의 역할이 컸다는 점은 세계가 공감하고 있으며 이로 인해 개발도상국의 한국 교육에 대한 관심이 매우 높다. 이러한 이유로 UNESCO는 한국에 의미 있는 회의인 2015 세계교육포럼을 개최할 것을 요청하였다. 또한 포럼의 의제설정과정에서 한국은 선도적인 역할을 수행하고 있으며 몇몇의 중요한 의제를 제기하고 국제사회의 지지를 받고 있다. 이러한 점에서 비록 2015 세계교육포럼이 향후 교육 분야 국제개발협력의 방향을 ��정하는 회의는 아닐지라도 인천에서의 결정이 한국의 국제교육개발협력을 추진하는 방향에 큰 영향을 미칠 것이다."], - ['한국이 OECD 개발원조회의에 가입한 때는 언제야', "아래는 '고려개발'에 대한 wiki 설명의 일부 이다. ''''고려개발'''(高麗開發, Korea Development Corporation)은 1965년 3월 31일에 설립된 대한민국의 종합건설사로서 대림산업의 자회사다. 정식 명칭은 고려개발주식회사이며, 해외건설업 토목부문 및 건축부문에서 각기 제1호의 면허를 취득하였고, 최초의 오피스텔 시공을 한 회사이다. 고려개발은 2016년 기준으로 대한민국 건설사 시공능력평가 순위(옛 도급순위) 39위를 기록했다. 사업 분야는 도로 건설 등의 토목 부문과 시설 및 주택 건축 등의 건설 부문으로 구분된다. 현재 대림산업의 아파트 브랜드인 e편한세상을 함께 사용하고 있다. 삼호와 고려개발의 합병 회사인 '''대림건설'''이 2020년 7월 1일 공식 출범했다. 삼호와 고려개발은 대림그룹 내 건설계열사로 각각 2019년 기준 시공능력평가순위 30위, 54위를 기록했다. * 1965년 3월 31일 고려개발 주식회사 설립, 대표이사 정천석 취임, 본사소재지-서울특별시 용산구 갈월동 95번지 * 1967년 11월 30일 수출유공 국무총리 표창 * 1969년 12월 1일 수출유공 대통령 산업포장 * 1977년 12월 28일 동남부동산(주) 인수 합병 * 1978년 10월 30일 한국증권거래소 상장 * 1978년 12월 2일 본사이전-서울시 용산구 문배동 24-2 * 1981년 11월 12일 유상증자로 자본금 100억원 * 1982년 11월 3일 1천만불 추출의탑 * 1985년 1월 9일 본사이전-서울시 마포구 도화동 544번지 * 1987년 1월 2일 회사정리절차 개시 신청 * 1987년 2월 11일 회사 재산 보전처분(87파582호) * 1987년 2월 28일 대림산업 계열 편입 * 1987년 4월 4일 산업합리화업체 지정 * 1987년 6월 5일 해외건설업 면허 반납 * 1987년 9월 22일 회사정리절차 개시결정(87파581호) * 1993년 8월 24일 본사신축이전-서울시 용산구 문배동 24-2 * 1995년 3월 11일 관리인 오풍영 선임 * 1995년 11월 3일 철구사업"], +model = CrossEncoder("nlpai-lab/KURE-Reranker-base", max_length=8192, model_kwargs={"dtype": torch.bfloat16}) + +query = "대한민국의 수도는 어디인가요?" +documents = [ + "대한민국의 수도는 서울입니다.", + "The capital of South Korea is Seoul.", + "바나나는 열대 지역에서 재배되는 과일입니다.", ] -scores = model.predict(pairs) -print(scores) -# [ 4.1562 -6.125 -5.2812 -7.2188 -9. ] -# Or rank different texts based on similarity to a single text -ranks = model.rank( - '한국이 OECD 개발원조회의에 가입한 때는 언제야', - [ - "젠더리뷰 2016년 봄호 제40호 UNDP(United Nations Development Programme, 유엔개발계획)는 유엔의 원조 계획을 조정하는 개발 네트워크이다. 우리나라도 46년간 UNDP의 원조를 받았는데, 2009년 OECD 개발원조회의(DAC)에 가입하면서 '원조를 받던 국가'에서 '원조를 제공하는 국가'로 지위가 변화함에 따라서 같은 해 UNDP 서울 사무소가 문을 닫는다. UNDP는 개발도상국가에 전문가 자문, 훈련, 보조금 지원을 제공하는 것에 중점을 두고 있는데, 유엔총회(UN General Assembly) 내 상임이사회(Executive Board) 지위를 갖고 있다. UNDP는 개발도상국 주민이 더 나은 삶을 건설할 수 있도록 지원하기 위해 지식, 경험, 자원을 각국에 연결시켜준다. UNDP의 사업 목표는 빈곤 감소, HIV/AIDS 예방, 민주적 거버넌스, 에너지와 환경, 사회발전, 위기 예방 및 복구, 인권보호, UNDP의 모든 프로그램에서 여성의 역량강화를 촉진하는 것이다.", - '아래는 \'한독 관계\'에 대한 wiki 설명의 일부 이다. \'공사관을 설치하였다(9월 25일). 더불어 이 무렵 제1공화국 시절부터 가톨릭 교회의 중개에 의해 한국인들이 간호사로서 독일에 파견되기 시작하였다. === 제2공화국, 경제원조를 약속받다 === 미국일변도에서 벗어난 자유진영과의 결속을 약속한 장면내각은 한독관계를 본격적으로 발전시켰다. 독일과는 우선적으로 우호통상항해조약 교섭을 추진하였다. 한편 1961년 1월 7일, 10만kw 화력발전소 건설을 위한 서독 지멘스 맥사의 건설자금 차관제의를 수락하고 이어 서독에서 5명의 기술자를 제1진으로 한국에 파견키로 합의를 보았으며 1961년 2월 2일, 콘라트 아데나워 서독 수상은 전규홍 서독 대사와의 회견을 통하여 "서독정부는 한국의 경제발전을 위해 적극적으로 도와줄 용의가 있음"을 표명해오자 사무차관 및 국장급 서독원조추진위를 발족하여 \'원조각서\' 작성을 개시���였다. 이어 양국은 1961년 3월 18일 한독 기술원조협정(직업학교 설치에 관한 각서교환)을 체결하기도 했다. 그러나 이러한 노력의 결실은 5.16 군사정권이 가로채갔다. === 군사·독재정권, 경제원조를 받다 === 파일:Bundesarchiv B 145 Bild-F019521-0013, Berlin, Staatsbesuch Präsident von Süd-Korea.jpg|섬네일|left|250px|서독을 공식 방문한 박정희 전 대통령(왼쪽)과 빌리 브란트 서베를린 시장(오른쪽)(1964년 12월 10일) 파일:Bundesarchiv B 145 Bild-F032889-0027, Bonn, Bundespräsident mit Politikern aus Korea.jpg|섬네일|250px|left|서독을 방문중인 한국의 국회의원 6인(왼쪽부터, 3. 김성용, 4. 장경순 5. 김홍일, 그리고 김우경, 문태준, 김정렬은 순서 미상 ) - 1970년 11월 10일 1961년 12월 13일 한·독 차관협정(韓獨借款協定), 1962년 3월 15일 한·독 경제협력의정서, 1963년 2월 14일 한·독 경제고문단 설치에 관한 협정 등이 체결되어 경제협력 관계가 강화되었다. 1963년 12월 22일, 123명의 한국 광부 제1진이 서독 뒤셀도르프 공항에 도착하여, 주서독 최덕신 대사 등의 환영을', - 'KOTI-Brief Vol6 제10호 2012년 OECD에서 발표한 장기 세계경제전망보고서(Looking to 2060 : A global vision of longterm growth)에 따르면, 우리나라 경제성장률은 지속적으로 낮아져 2060년까지 연평균 1.6% 성장을 예측하였다. 보고서는 2011~2030년까지 연평균 경제성장률 2.7%, 2030~2060년까지는 연평균 1.0%의 성장을 예측했다. 2012년 통계청에서 발표한 장래인구추계에 따르면, 한국의 인구 생산 가능 인구는 2016년 3,703만 9,000명으로 정점에 도달한 후 2017년부터 감소하여, 2030년 3,289만 3천 명, 2040년 2,887만 3,000명으로 급속히 감소하는 것으로 예측되었다. 산업통상부의 노동생산성 국제 비교 분석 결과에 의하면, 한국은 취업자당 노동생산성이 OECD 회원 34개국 중 23위로 하위권에 속하는 것으로 분석됐다.', - "개발도상국가와의 교육협력에 관한 연구II중남미 교육협력방안 연구 셋째, 한국과 콜롬비아의 교육 분야 국제개발협력은 2015년 인천에서 개최되는 세계교육포럼의 교육의제와 긴밀하게 연결될 필요가 있다. 유네스코 주도로 진행될 세계교육포럼은 2000년 이후 진행되어 온 교육 분야 국제개발목표인 '모든 이를 위한 교육'(Education for all)을 2015년부터 2030년까지의 새로운 교육목표를 설정하는 회의가 될 것이다. 특히, 2015년 UN 주도의 Post-MDGs의 교육 분야 목표와 일치될 가능성이 높다는 점에서 매우 중요한 포럼이다. 한국이 최빈국에서 선진국에 진입하는 데 교육의 역할이 컸다는 점은 세계가 공감하고 있으며 이로 인해 개발도상국의 한국 교육에 대한 관심이 매우 높다. 이러한 이유로 UNESCO는 한국에 의미 있는 회의인 2015 세계교육포럼을 개최할 것을 요청하였다. 또한 포럼의 의제설정과정에서 한국은 선도적인 역할을 수행하고 있으며 몇몇의 중요한 의제를 제기하고 국제사회의 지지를 받고 있다. 이러한 점에서 비록 2015 세계교육포럼이 향후 교육 분야 국제개발협력의 방향을 결정하는 회의는 아닐지라도 인천에서의 결정이 한국의 국제교육개발협력을 추진하는 방향에 큰 영향을 미칠 것이다.", - "아래는 '고려개발'에 대한 wiki 설명의 일부 이다. ''''고려개발'''(高麗開發, Korea Development Corporation)은 1965년 3월 31일에 설립된 대한민국의 종합건설사로서 대림산업의 자회사다. 정식 명칭은 고려개발주식회사이며, 해외건설업 토목부문 및 건축부문에서 각기 제1호의 면허를 취득하였고, 최초의 오피스텔 시공을 한 회사이다. 고려개발은 2016년 기준으로 대한민국 건설사 시공능력평가 순위(옛 도급순위) 39위를 기록했다. 사업 분야는 도로 건설 등의 토목 부문과 시설 및 주택 건축 등의 건설 부문으로 구분된다. 현재 대림산업의 아파트 브랜드인 e편한세상을 함께 사용하고 있다. 삼호와 고려개발의 합병 회사인 '''대림건설'''이 2020년 7월 1일 공식 출범했다. 삼호와 고려개발은 대림그룹 내 건설계열사로 각각 2019년 기준 시공능력평가순위 30위, 54위를 기록했다. * 1965년 3월 31일 고려개발 주식회사 설립, 대표이사 정천석 취임, 본사소재지-서울특별시 용산구 갈월동 95번지 * 1967년 11월 30일 수출유공 국무총리 표창 * 1969년 12월 1일 수출유공 대통령 산업포장 * 1977년 12월 28일 동남부동산(주) 인수 합병 * 1978년 10월 30일 한국증권거래소 상장 * 1978년 12월 2일 본사이전-서울시 용산구 문배동 24-2 * 1981년 11월 12일 유상증자로 자본금 100��원 * 1982년 11월 3일 1천만불 추출의탑 * 1985년 1월 9일 본사이전-서울시 마포구 도화동 544번지 * 1987년 1월 2일 회사정리절차 개시 신청 * 1987년 2월 11일 회사 재산 보전처분(87파582호) * 1987년 2월 28일 대림산업 계열 편입 * 1987년 4월 4일 산업합리화업체 지정 * 1987년 6월 5일 해외건설업 면허 반납 * 1987년 9월 22일 회사정리절차 개시결정(87파581호) * 1993년 8월 24일 본사신축이전-서울시 용산구 문배동 24-2 * 1995년 3월 11일 관리인 오풍영 선임 * 1995년 11월 3일 철구사업", - ] -) -# [{'corpus_id': ..., 'score': ...}, {'corpus_id': ..., 'score': ...}, ...] +results = model.rank(query, documents, batch_size=8, return_documents=True) +for result in results: + print(f"{result['score']:.4f}\t{result['text']}") ``` - - - - - - - - - -## Training Details - -### Training Dataset - -#### Unnamed Dataset - -* Size: 33,315,502 training samples -* Columns: query, doc, and label -* Approximate statistics based on the first 100 samples: - | | query | doc | label | - |:---------|:----------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------| - | type | string | string | float | - | modality | text | text | | - | details | | | | -* Samples: - | query | doc | label | - |:-----------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------| - | 한국이 OECD 개발원조회의에 가입한 때는 언제야 | 젠더리뷰 2016년 봄호 제40호 UNDP(United Nations Development Programme, 유엔개발계획)는 유엔의 원조 계획을 조정하는 개발 네트워크이다. 우리나라도 46년간 UNDP의 원조를 받았는데, 2009년 OECD 개발원조회의(DAC)에 가입하면서 '원조를 받던 국가'에서 '원조를 제공하는 국가'로 지위가 변화함에 따라서 같은 해 UNDP 서울 사무소가 문을 닫는다. UNDP는 개발도상국가에 전문가 자문, 훈련, 보조금 지원을 제공하는 것에 중점을 두고 있는데, 유엔총회(UN General Assembly) 내 상임이사회(Executive Board) 지위를 갖고 있다. UNDP는 개발도상국 주민이 더 나은 삶을 건설할 수 있도록 지원하기 위해 지식, 경험, 자원을 각국에 연결시켜준다. UNDP의 사업 목표는 빈곤 감소, HIV/AIDS 예방, 민주적 거버넌스, 에너지와 환경, 사회발전, 위기 예방 및 복구, 인권보호, UNDP의 모든 프로그램에서 여성의 역량강화를 촉진하는 것이다. | 4.1875 | - | 한국이 OECD 개발원조회의에 가입한 때는 언제야 | 아래는 '한독 관계'에 대한 wiki 설명의 일부 이다. '공사관을 설치하였다(9월 25일). 더불어 이 무렵 제1공화국 시절부터 가톨릭 교회의 중개에 의해 한국인들이 간호사로서 독일에 파견되기 시작하였다. === 제2공화국, 경제원조를 약속받다 === 미국일변도에서 벗어난 자유진영과의 결속을 약속한 장면내각은 한독관계를 본격적으로 발전시켰다. 독일과는 우선적으로 우호통상항해조약 교섭을 추진하였다. 한편 1961년 1월 7일, 10만kw 화력발전소 건설을 위한 서독 지멘스 맥사의 건설자금 차관제의를 수락하고 이어 서독에서 5명의 기술자를 제1진으로 한국에 파견키로 합의를 보았으며 1961년 2월 2일, 콘라트 아데나워 서독 수상은 전규홍 서독 대사와의 회견을 통하여 "서독정부는 한국의 경제발전을 위해 적극적으로 도와줄 용의가 있음"을 표명해오자 사무차관 및 국장급 서독원조추진위를 발족하여 '원조각서' 작성을 개시하였다. 이어 양국은 1961년 3월 18일 한독 기술원조협정(직업학교 설치에 관한 각서교환)을 체결하기도 했다. 그러나 이러한 노력의 결실은 5.16 군사정권이 가로채갔다. === 군사·독재정권, 경제원조를 받다 === 파일:Bundesarchiv B 145 Bild-F019521-0013, Berlin, Staatsbesuch Präsident von Süd-Korea.jpg\|섬네일\|left\|250px\|서독을 공식 방문한 박정희 전 대통령(왼쪽)과 빌리 브란트 서베를린 시장(오른쪽)(1964년 12월 10일) 파일:Bundesarchiv B 145 Bild-F032889-0027, Bonn, Bundespräsident mit Politikern aus Korea.jpg\|섬네일\|250px\|left\|서독을 방문중인 한국의 국회의원 6인(왼쪽부터, 3. 김성용, 4. 장경순 5. 김홍일, 그리고 김우경, 문태준, 김정렬은 순서 미상 ) - 1970년 11월 10일 1961년 12월 13일 한·독 차관협정(韓獨借款協定), 1962년 3월 15일 한·독 경... | -7.46875 | - | 한국이 OECD 개발원조회의에 가입한 때는 언제야 | KOTI-Brief Vol6 제10호 2012년 OECD에서 발표한 장기 세계경제전망보고서(Looking to 2060 : A global vision of longterm growth)에 따르면, 우리나라 경제성장률은 지속적으로 낮아져 2060년까지 연평균 1.6% 성장을 예측하였다. 보고서는 2011~2030년까지 연평균 경제성장률 2.7%, 2030~2060년까지는 연평균 1.0%의 성장을 예측했다. 2012년 통계청에서 발표한 장래인구추계에 따르면, 한국의 인구 생산 가능 인구는 2016년 3,703만 9,000명으로 정점에 도달한 후 2017년부터 감소하여, 2030년 3,289만 3천 명, 2040년 2,887만 3,000명으로 급속히 감소하는 것으로 예측되었다. 산업통상부의 노동생산성 국제 비교 분석 결과에 의하면, 한���은 취업자당 노동생산성이 OECD 회원 34개국 중 23위로 하위권에 속하는 것으로 분석됐다. | -5.25 | -* Loss: [MSELoss](https://sbert.net/docs/package_reference/cross_encoder/losses.html#mseloss) with these parameters: - ```json - { - "activation_fn": "torch.nn.modules.linear.Identity" - } - ``` - -### Training Hyperparameters -#### Non-Default Hyperparameters - -- `per_device_train_batch_size`: 16 -- `num_train_epochs`: 1.0 -- `learning_rate`: 2e-05 -- `lr_scheduler_type`: cosine -- `warmup_steps`: 0.1 -- `gradient_accumulation_steps`: 32 -- `bf16`: True -- `per_device_eval_batch_size`: 16 -- `dataloader_num_workers`: 8 -- `ddp_find_unused_parameters`: False -- `ddp_timeout`: 3600 -- `prompts`: Given a web search query, retrieve relevant passages that answer the query - -#### All Hyperparameters -
Click to expand - -- `per_device_train_batch_size`: 16 -- `num_train_epochs`: 1.0 -- `max_steps`: -1 -- `learning_rate`: 2e-05 -- `lr_scheduler_type`: cosine -- `lr_scheduler_kwargs`: None -- `warmup_steps`: 0.1 -- `optim`: adamw_torch_fused -- `optim_args`: None -- `weight_decay`: 0.0 -- `adam_beta1`: 0.9 -- `adam_beta2`: 0.999 -- `adam_epsilon`: 1e-08 -- `optim_target_modules`: None -- `gradient_accumulation_steps`: 32 -- `average_tokens_across_devices`: True -- `max_grad_norm`: 1.0 -- `label_smoothing_factor`: 0.0 -- `bf16`: True -- `fp16`: False -- `bf16_full_eval`: False -- `fp16_full_eval`: False -- `tf32`: None -- `gradient_checkpointing`: False -- `gradient_checkpointing_kwargs`: None -- `torch_compile`: False -- `torch_compile_backend`: None -- `torch_compile_mode`: None -- `use_liger_kernel`: False -- `liger_kernel_config`: None -- `use_cache`: False -- `neftune_noise_alpha`: None -- `torch_empty_cache_steps`: None -- `auto_find_batch_size`: False -- `log_on_each_node`: True -- `logging_nan_inf_filter`: True -- `include_num_input_tokens_seen`: no -- `log_level`: passive -- `log_level_replica`: warning -- `disable_tqdm`: False -- `project`: huggingface -- `trackio_space_id`: None -- `trackio_bucket_id`: None -- `trackio_static_space_id`: None -- `per_device_eval_batch_size`: 16 -- `prediction_loss_only`: True -- `eval_on_start`: False -- `eval_do_concat_batches`: True -- `eval_use_gather_object`: False -- `eval_accumulation_steps`: None -- `include_for_metrics`: [] -- `batch_eval_metrics`: False -- `save_only_model`: False -- `save_on_each_node`: False -- `enable_jit_checkpoint`: False -- `push_to_hub`: False -- `hub_private_repo`: None -- `hub_model_id`: None -- `hub_strategy`: every_save -- `hub_always_push`: False -- `hub_revision`: None -- `load_best_model_at_end`: False -- `ignore_data_skip`: False -- `restore_callback_states_from_checkpoint`: False -- `full_determinism`: False -- `seed`: 42 -- `data_seed`: None -- `use_cpu`: False -- `accelerator_config`: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None} -- `parallelism_config`: None -- `dataloader_drop_last`: True -- `dataloader_num_workers`: 8 -- `dataloader_pin_memory`: True -- `dataloader_persistent_workers`: False -- `dataloader_prefetch_factor`: None -- `remove_unused_columns`: True -- `label_names`: None -- `train_sampling_strategy`: random -- `length_column_name`: length -- `ddp_find_unused_parameters`: False -- `ddp_bucket_cap_mb`: None -- `ddp_broadcast_buffers`: False -- `ddp_static_graph`: None -- `ddp_backend`: None -- `ddp_timeout`: 3600 -- `fsdp`: None -- `fsdp_config`: None -- `deepspeed`: None -- `debug`: [] -- `skip_memory_metrics`: True -- `do_predict`: False -- `resume_from_checkpoint`: None -- `warmup_ratio`: None -- `local_rank`: -1 -- `prompts`: Given a web search query, retrieve relevant passages that answer the query -- `batch_sampler`: batch_sampler -- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional -- `router_mapping`: {} -- `learning_rate_mapping`: {} -- `extended_length`: True -- `exlen_chunk_tokens`: 16000 -- `exlen_probe_blocks`: 1 - -
+```python +import torch +from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer + +model_id = "nlpai-lab/KURE-Reranker-base" +device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") +tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, padding_side="left") +model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, dtype=torch.bfloat16).to(device) +model.eval() + +max_length = 8192 +instruction = "Given a web search query, retrieve relevant passages that answer the query" +yes_id = tokenizer.convert_tokens_to_ids("yes") +no_id = tokenizer.convert_tokens_to_ids("no") + +def format_pair(query, document): + messages = [ + {"role": "system", "content": instruction}, + {"role": "query", "content": query}, + {"role": "document", "content": document}, + ] + return tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False) + +def truncate_document(query, document): + # Truncate the document, not the formatted text, so the closing assistant turn stays intact. + budget = max_length - len(tokenizer(format_pair(query, ""), add_special_tokens=False).input_ids) + ids = tokenizer(document, add_special_tokens=False).input_ids + return document if len(ids) <= budget else tokenizer.decode(ids[:budget]) + +query = "대한민국의 수도는 어디인가요?" +documents = [ + "대한민국의 수도는 서울입니다.", + "The capital of South Korea is Seoul.", + "바나나는 열대 지역에서 재배되는 과일입니다.", +] +texts = [format_pair(query, truncate_document(query, document)) for document in documents] +inputs = tokenizer(texts, padding=True, add_special_tokens=False, return_tensors="pt").to(device) -### Training Logs -
Click to expand +with torch.inference_mode(): + logits = model(**inputs, logits_to_keep=1).logits[:, -1] + scores = (logits[:, yes_id] - logits[:, no_id]).float().cpu() -| Epoch | Step | Training Loss | -|:------:|:-----:|:-------------:| -| 0.0003 | 10 | 93.6843 | -| 0.0006 | 20 | 92.4068 | -| 0.0009 | 30 | 93.3683 | -| 0.0012 | 40 | 90.2200 | -| 0.0015 | 50 | 84.9934 | -| 0.0018 | 60 | 85.0456 | -| 0.0022 | 70 | 78.3346 | -| 0.0025 | 80 | 71.5976 | -| 0.0028 | 90 | 62.7653 | -| 0.0031 | 100 | 51.1161 | -| 0.0034 | 110 | 42.3826 | -| 0.0037 | 120 | 32.7072 | -| 0.0040 | 130 | 28.3290 | -| 0.0043 | 140 | 22.3924 | -| 0.0046 | 150 | 18.1507 | -| 0.0049 | 160 | 15.9240 | -| 0.0052 | 170 | 15.4449 | -| 0.0055 | 180 | 15.5911 | -| 0.0058 | 190 | 14.8707 | -| 0.0061 | 200 | 14.8068 | -| 0.0065 | 210 | 14.4394 | -| 0.0068 | 220 | 14.0742 | -| 0.0071 | 230 | 13.9386 | -| 0.0074 | 240 | 13.3525 | -| 0.0077 | 250 | 13.1215 | -| 0.0080 | 260 | 12.7683 | -| 0.0083 | 270 | 13.1183 | -| 0.0086 | 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0.9159 | 29800 | 1.4325 | -| 0.9163 | 29810 | 1.4448 | -| 0.9166 | 29820 | 1.4699 | -| 0.9169 | 29830 | 1.4686 | -| 0.9172 | 29840 | 1.4604 | -| 0.9175 | 29850 | 1.4451 | -| 0.9178 | 29860 | 1.4569 | -| 0.9181 | 29870 | 1.4439 | -| 0.9184 | 29880 | 1.4181 | -| 0.9187 | 29890 | 1.4370 | -| 0.9190 | 29900 | 1.4777 | -| 0.9193 | 29910 | 1.4229 | -| 0.9196 | 29920 | 1.4720 | -| 0.9199 | 29930 | 1.4773 | -| 0.9202 | 29940 | 1.5077 | -| 0.9206 | 29950 | 1.5110 | -| 0.9209 | 29960 | 1.4435 | -| 0.9212 | 29970 | 1.4235 | -| 0.9215 | 29980 | 1.4154 | -| 0.9218 | 29990 | 1.4162 | -| 0.9221 | 30000 | 1.4457 | -| 0.9224 | 30010 | 1.4912 | -| 0.9227 | 30020 | 1.4524 | -| 0.9230 | 30030 | 1.4683 | -| 0.9233 | 30040 | 1.5081 | -| 0.9236 | 30050 | 1.4889 | -| 0.9239 | 30060 | 1.5105 | -| 0.9242 | 30070 | 1.4502 | -| 0.9246 | 30080 | 1.4453 | -| 0.9249 | 30090 | 1.4826 | -| 0.9252 | 30100 | 1.5539 | -| 0.9255 | 30110 | 1.4729 | -| 0.9258 | 30120 | 1.4492 | -| 0.9261 | 30130 | 1.4363 | -| 0.9264 | 30140 | 1.4299 | -| 0.9267 | 30150 | 1.3948 | -| 0.9270 | 30160 | 1.4467 | -| 0.9273 | 30170 | 1.4328 | -| 0.9276 | 30180 | 1.4467 | -| 0.9279 | 30190 | 1.5032 | -| 0.9282 | 30200 | 1.4617 | -| 0.9285 | 30210 | 1.4586 | -| 0.9289 | 30220 | 1.5020 | -| 0.9292 | 30230 | 1.4249 | -| 0.9295 | 30240 | 1.4856 | -| 0.9298 | 30250 | 1.4633 | -| 0.9301 | 30260 | 1.4962 | -| 0.9304 | 30270 | 1.4081 | -| 0.9307 | 30280 | 1.4777 | -| 0.9310 | 30290 | 1.4382 | -| 0.9313 | 30300 | 1.4238 | -| 0.9316 | 30310 | 1.4994 | -| 0.9319 | 30320 | 1.4945 | -| 0.9322 | 30330 | 1.4464 | -| 0.9325 | 30340 | 1.4709 | -| 0.9329 | 30350 | 1.4675 | -| 0.9332 | 30360 | 1.4225 | -| 0.9335 | 30370 | 1.4567 | -| 0.9338 | 30380 | 1.4716 | -| 0.9341 | 30390 | 1.4594 | -| 0.9344 | 30400 | 1.4303 | -| 0.9347 | 30410 | 1.4484 | -| 0.9350 | 30420 | 1.4562 | -| 0.9353 | 30430 | 1.4923 | -| 0.9356 | 30440 | 1.5520 | -| 0.9359 | 30450 | 1.4809 | -| 0.9362 | 30460 | 1.4619 | -| 0.9365 | 30470 | 1.4221 | -| 0.9368 | 30480 | 1.4287 | -| 0.9372 | 30490 | 1.4529 | -| 0.9375 | 30500 | 1.4738 | -| 0.9378 | 30510 | 1.4738 | -| 0.9381 | 30520 | 1.4791 | -| 0.9384 | 30530 | 1.4662 | -| 0.9387 | 30540 | 1.5077 | -| 0.9390 | 30550 | 1.4488 | -| 0.9393 | 30560 | 1.4172 | -| 0.9396 | 30570 | 1.4508 | -| 0.9399 | 30580 | 1.4366 | -| 0.9402 | 30590 | 1.4665 | -| 0.9405 | 30600 | 1.4594 | -| 0.9408 | 30610 | 1.5197 | -| 0.9411 | 30620 | 1.4464 | -| 0.9415 | 30630 | 1.4294 | -| 0.9418 | 30640 | 1.4070 | -| 0.9421 | 30650 | 1.4990 | -| 0.9424 | 30660 | 1.4189 | -| 0.9427 | 30670 | 1.4382 | -| 0.9430 | 30680 | 1.4766 | -| 0.9433 | 30690 | 1.4122 | -| 0.9436 | 30700 | 1.4428 | -| 0.9439 | 30710 | 1.4955 | -| 0.9442 | 30720 | 1.5299 | -| 0.9445 | 30730 | 1.5166 | -| 0.9448 | 30740 | 1.5160 | -| 0.9451 | 30750 | 1.4477 | -| 0.9455 | 30760 | 1.4345 | -| 0.9458 | 30770 | 1.4670 | -| 0.9461 | 30780 | 1.4396 | -| 0.9464 | 30790 | 1.4144 | -| 0.9467 | 30800 | 1.4552 | -| 0.9470 | 30810 | 1.4620 | -| 0.9473 | 30820 | 1.4642 | -| 0.9476 | 30830 | 1.3883 | -| 0.9479 | 30840 | 1.4361 | -| 0.9482 | 30850 | 1.3930 | -| 0.9485 | 30860 | 1.4344 | -| 0.9488 | 30870 | 1.5098 | -| 0.9491 | 30880 | 1.5027 | -| 0.9494 | 30890 | 1.4712 | -| 0.9498 | 30900 | 1.5212 | -| 0.9501 | 30910 | 1.4739 | -| 0.9502 | 30913 | - | -| 0.9504 | 30920 | 1.4433 | -| 0.9507 | 30930 | 1.4753 | -| 0.9510 | 30940 | 1.4816 | -| 0.9513 | 30950 | 1.5088 | -| 0.9516 | 30960 | 1.4437 | -| 0.9519 | 30970 | 1.5110 | -| 0.9522 | 30980 | 1.4402 | -| 0.9525 | 30990 | 1.5172 | -| 0.9528 | 31000 | 1.4265 | -| 0.9531 | 31010 | 1.4982 | -| 0.9534 | 31020 | 1.4192 | -| 0.9538 | 31030 | 1.4442 | -| 0.9541 | 31040 | 1.4706 | -| 0.9544 | 31050 | 1.4516 | -| 0.9547 | 31060 | 1.5123 | -| 0.9550 | 31070 | 1.4578 | -| 0.9553 | 31080 | 1.4804 | -| 0.9556 | 31090 | 1.4260 | -| 0.9559 | 31100 | 1.4215 | -| 0.9562 | 31110 | 1.4501 | -| 0.9565 | 31120 | 1.4858 | -| 0.9568 | 31130 | 1.4700 | -| 0.9571 | 31140 | 1.5564 | -| 0.9574 | 31150 | 1.4345 | -| 0.9577 | 31160 | 1.4676 | -| 0.9581 | 31170 | 1.4719 | -| 0.9584 | 31180 | 1.4916 | -| 0.9587 | 31190 | 1.4322 | -| 0.9590 | 31200 | 1.4294 | -| 0.9593 | 31210 | 1.4218 | -| 0.9596 | 31220 | 1.4603 | -| 0.9599 | 31230 | 1.4697 | -| 0.9602 | 31240 | 1.4845 | -| 0.9605 | 31250 | 1.4842 | -| 0.9608 | 31260 | 1.4471 | -| 0.9611 | 31270 | 1.4964 | -| 0.9614 | 31280 | 1.4680 | -| 0.9617 | 31290 | 1.4757 | -| 0.9621 | 31300 | 1.4477 | -| 0.9624 | 31310 | 1.4579 | -| 0.9627 | 31320 | 1.4674 | -| 0.9630 | 31330 | 1.5631 | -| 0.9633 | 31340 | 1.4725 | -| 0.9636 | 31350 | 1.3807 | -| 0.9639 | 31360 | 1.4788 | -| 0.9642 | 31370 | 1.4644 | -| 0.9645 | 31380 | 1.4892 | -| 0.9648 | 31390 | 1.4462 | -| 0.9651 | 31400 | 1.4550 | -| 0.9654 | 31410 | 1.4989 | -| 0.9657 | 31420 | 1.4724 | -| 0.9660 | 31430 | 1.4970 | -| 0.9664 | 31440 | 1.4975 | -| 0.9667 | 31450 | 1.4609 | -| 0.9670 | 31460 | 1.5018 | -| 0.9673 | 31470 | 1.4801 | -| 0.9676 | 31480 | 1.4672 | -| 0.9679 | 31490 | 1.4760 | -| 0.9682 | 31500 | 1.4539 | -| 0.9685 | 31510 | 1.4326 | -| 0.9688 | 31520 | 1.4490 | -| 0.9691 | 31530 | 1.4792 | -| 0.9694 | 31540 | 1.4575 | -| 0.9697 | 31550 | 1.4495 | -| 0.9700 | 31560 | 1.3967 | -| 0.9703 | 31570 | 1.4753 | -| 0.9707 | 31580 | 1.4620 | -| 0.9710 | 31590 | 1.4190 | -| 0.9713 | 31600 | 1.4591 | -| 0.9716 | 31610 | 1.4759 | -| 0.9719 | 31620 | 1.5031 | -| 0.9722 | 31630 | 1.5049 | -| 0.9725 | 31640 | 1.4556 | -| 0.9728 | 31650 | 1.4268 | -| 0.9731 | 31660 | 1.4518 | -| 0.9734 | 31670 | 1.4843 | -| 0.9737 | 31680 | 1.4446 | -| 0.9740 | 31690 | 1.4770 | -| 0.9743 | 31700 | 1.4612 | -| 0.9747 | 31710 | 1.4598 | -| 0.9750 | 31720 | 1.4684 | -| 0.9753 | 31730 | 1.5089 | -| 0.9756 | 31740 | 1.4884 | -| 0.9759 | 31750 | 1.4253 | -| 0.9762 | 31760 | 1.4259 | -| 0.9765 | 31770 | 1.5492 | -| 0.9768 | 31780 | 1.5019 | -| 0.9771 | 31790 | 1.4449 | -| 0.9774 | 31800 | 1.4867 | -| 0.9777 | 31810 | 1.4242 | -| 0.9780 | 31820 | 1.4409 | -| 0.9783 | 31830 | 1.4337 | -| 0.9786 | 31840 | 1.4763 | -| 0.9790 | 31850 | 1.3970 | -| 0.9793 | 31860 | 1.4622 | -| 0.9796 | 31870 | 1.5086 | -| 0.9799 | 31880 | 1.4418 | -| 0.9802 | 31890 | 1.4726 | -| 0.9805 | 31900 | 1.4603 | -| 0.9808 | 31910 | 1.4439 | -| 0.9811 | 31920 | 1.4698 | -| 0.9814 | 31930 | 1.4291 | -| 0.9817 | 31940 | 1.4560 | -| 0.9820 | 31950 | 1.4472 | -| 0.9823 | 31960 | 1.5558 | -| 0.9826 | 31970 | 1.3882 | -| 0.9830 | 31980 | 1.4975 | -| 0.9833 | 31990 | 1.4528 | -| 0.9836 | 32000 | 1.4837 | -| 0.9839 | 32010 | 1.5296 | -| 0.9842 | 32020 | 1.5312 | -| 0.9845 | 32030 | 1.4589 | -| 0.9848 | 32040 | 1.4348 | -| 0.9851 | 32050 | 1.4530 | -| 0.9854 | 32060 | 1.4860 | -| 0.9857 | 32070 | 1.4103 | -| 0.9860 | 32080 | 1.4530 | -| 0.9863 | 32090 | 1.4641 | -| 0.9866 | 32100 | 1.4535 | -| 0.9869 | 32110 | 1.4434 | -| 0.9873 | 32120 | 1.4726 | -| 0.9876 | 32130 | 1.5119 | -| 0.9879 | 32140 | 1.3976 | -| 0.9882 | 32150 | 1.4446 | -| 0.9885 | 32160 | 1.5104 | -| 0.9888 | 32170 | 1.4627 | -| 0.9891 | 32180 | 1.4420 | -| 0.9894 | 32190 | 1.4092 | -| 0.9897 | 32200 | 1.4716 | -| 0.9900 | 32210 | 1.4489 | -| 0.9903 | 32220 | 1.4204 | -| 0.9906 | 32230 | 1.4229 | -| 0.9909 | 32240 | 1.4707 | -| 0.9912 | 32250 | 1.4975 | -| 0.9916 | 32260 | 1.4519 | -| 0.9919 | 32270 | 1.4616 | -| 0.9922 | 32280 | 1.4564 | -| 0.9925 | 32290 | 1.4516 | -| 0.9928 | 32300 | 1.4370 | -| 0.9931 | 32310 | 1.4845 | -| 0.9934 | 32320 | 1.4750 | -| 0.9937 | 32330 | 1.4723 | -| 0.9940 | 32340 | 1.4497 | -| 0.9943 | 32350 | 1.4277 | -| 0.9946 | 32360 | 1.4732 | -| 0.9949 | 32370 | 1.4615 | -| 0.9952 | 32380 | 1.4576 | -| 0.9956 | 32390 | 1.4351 | -| 0.9959 | 32400 | 1.3867 | -| 0.9962 | 32410 | 1.4621 | -| 0.9965 | 32420 | 1.4005 | -| 0.9968 | 32430 | 1.5045 | -| 0.9971 | 32440 | 1.4526 | -| 0.9974 | 32450 | 1.4770 | -| 0.9977 | 32460 | 1.4905 | -| 0.9980 | 32470 | 1.5015 | -| 0.9983 | 32480 | 1.4458 | -| 0.9986 | 32490 | 1.4910 | -| 0.9989 | 32500 | 1.4999 | -| 0.9992 | 32510 | 1.4428 | -| 0.9995 | 32520 | 1.4392 | -| 0.9999 | 32530 | 1.4844 | -| 1.0 | 32535 | - | +for index in torch.argsort(scores, descending=True).tolist(): + print(f"{scores[index]:.4f}\t{documents[index]}") +```
-### Training Time -- **Training**: 3.9 days -- **Evaluation**: 3.7 hours -- **Total**: 4.0 days - -### Framework Versions -- Python: 3.10.12 -- Sentence Transformers: 5.6.1 -- Transformers: 5.14.1 -- PyTorch: 2.8.0+cu128 -- Accelerate: 1.14.0 -- Datasets: 5.0.1 -- Tokenizers: 0.22.2 - -## Additional Resources - -- [Training and Finetuning Reranker Models with Sentence Transformers](https://huggingface.co/blog/train-reranker): the end-to-end guide for training or finetuning Cross Encoder (reranker) models. -- [Multimodal Embedding & Reranker Models with Sentence Transformers](https://huggingface.co/blog/multimodal-sentence-transformers): use text, image, audio, and video reranker models through the same API. -- [Training and Finetuning Multimodal Embedding & Reranker Models with Sentence Transformers](https://huggingface.co/blog/train-multimodal-sentence-transformers): training multimodal Cross Encoders. +## Korean Reranking Evaluation + +Scores are **nDCG@10**, and throughput is pairs per second (**PPS**). +Evaluation was conducted using the [reranker-simple-benchmark](https://github.com/instructkr/reranker-simple-benchmark) implementation as a reference. + +Reranking performance (mean nDCG@10) vs. throughput (mean PPS) + +The figure plots mean nDCG@10 against mean PPS across the nine Korean benchmarks, including MLDR. Dot color marks model size. Throughput uses each model's own input limit and its best measured batch size, so it measures neither speed at equal token lengths nor end-to-end retrieval latency. For example, `Dongjin-kr/ko-reranker` is capped at 512 tokens, which inflates its MLDR throughput. + +### Results — MTEB-ko-retrieval (9 subsets) + +| Model | Params | Mean NDCG@10 | Mean PPS | +|---|---|---|---| +| tomaarsen/Qwen3-Reranker-8B-seq-cls | 7.6B | 0.9004 | 15.1 | +| tomaarsen/Qwen3-Reranker-4B-seq-cls | 4.0B | 0.8956 | 24.3 | +| nlpai-lab/KURE-Reranker-base | 1.7B | 0.8849 | 55.1 | +| nlpai-lab/KURE-Reranker-nano | 149M | 0.8808 | 473.7 | +| zeroentropy/zerank-2-reranker | 4.0B | 0.8695 | 29.4 | +| lightonai/LightOn-rerank-PW-4B | 4.5B | 0.8664 | 15.0 | +| mixedbread-ai/mxbai-rerank-large-v2 | 1.5B | 0.8661 | 65.2 | +| BAAI/bge-reranker-v2-m3 | 568M | 0.8586 | 404.1 | +| tomaarsen/Qwen3-Reranker-0.6B-seq-cls | 596M | 0.8585 | 99.6 | +| nvidia/llama-nemotron-rerank-1b-v2 | 1.2B | 0.8522 | 127.3 | +| nlpai-lab/LAMAR-600m | 568M | 0.8406 | 408.8 | +| dragonkue/bge-reranker-v2-m3-ko | 568M | 0.8263 | 401.5 | +| BAAI/bge-reranker-v2-gemma | 2.5B | 0.8186 | 58.7 | +| upskyy/ko-reranker-8k | 568M | 0.8085 | 404.0 | +| Dongjin-kr/ko-reranker | 560M | 0.7950 | 482.8 | +| telepix/PIXIE-Spell-Reranker-Preview-0.6B | 596M | 0.7806 | 99.6 | +| cross-encoder/ettin-reranker-1b-v1 | 1.0B | 0.6901 | 49.7 | + +PPS is measured on a single NVIDIA RTX A6000 48GB per model and averaged over the nine benchmarks. The same samples are used across models. Inputs are length-sorted and dynamically padded within each batch. + +`jinaai/jina-reranker-v3` and `jinaai/jina-reranker-v3.5` are listwise rerankers that cannot be compared under the same 8,192-token condition on MLDR, so they are excluded from the 9-subset table and their MLDR cells are left blank below. + +### Per-dataset NDCG@10 + +| Model | Params | Ko-StrategyQA | AutoRAGRetrieval | PublicHealthQA | BelebeleRetrieval | MIRACLRetrieval | MrTidyRetrieval | MultiLongDocRetrieval | SQuADKorV1Retrieval | LawIRKo | +|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---| +| tomaarsen/Qwen3-Reranker-8B-seq-cls | 7.6B | 0.8679 | 0.9546 | 0.8893 | 0.9907 | 0.8490 | 0.8409 | 0.8220 | 0.9880 | 0.9014 | +| tomaarsen/Qwen3-Reranker-4B-seq-cls | 4.0B | 0.8733 | 0.9707 | 0.8685 | 0.9906 | 0.8533 | 0.8321 | 0.8105 | 0.9861 | 0.8752 | +| nlpai-lab/KURE-Reranker-base | 1.7B | 0.8548 | 0.9762 | 0.8716 | 0.9880 | 0.8371 | 0.7970 | 0.8163 | 0.9891 | 0.8343 | +| nlpai-lab/KURE-Reranker-nano | 149M | 0.8582 | 0.9741 | 0.8475 | 0.9830 | 0.8400 | 0.8011 | 0.7966 | 0.9895 | 0.8368 | +| jinaai/jina-reranker-v3.5 | 597M | 0.8539 | 0.9838 | 0.8094 | 0.9733 | 0.8565 | 0.8194 | — | 0.9887 | 0.8545 | +| jinaai/jina-reranker-v3 | 597M | 0.8553 | 0.9773 | 0.7960 | 0.9695 | 0.8449 | 0.8104 | — | 0.9859 | 0.8546 | +| zeroentropy/zerank-2-reranker | 4.0B | 0.8712 | 0.9436 | 0.8646 | 0.9846 | 0.8003 | 0.8027 | 0.7120 | 0.9791 | 0.8669 | +| lightonai/LightOn-rerank-PW-4B | 4.5B | 0.8567 | 0.9321 | 0.8693 | 0.9882 | 0.8072 | 0.8091 | 0.7609 | 0.9803 | 0.7938 | +| mixedbread-ai/mxbai-rerank-large-v2 | 1.5B | 0.8563 | 0.9531 | 0.8772 | 0.9778 | 0.7939 | 0.8771 | 0.6787 | 0.9681 | 0.8130 | +| BAAI/bge-reranker-v2-m3 | 568M | 0.8487 | 0.9663 | 0.8475 | 0.9853 | 0.8129 | 0.8222 | 0.6690 | 0.9853 | 0.7906 | +| tomaarsen/Qwen3-Reranker-0.6B-seq-cls | 596M | 0.8336 | 0.9308 | 0.8489 | 0.9779 | 0.8507 | 0.7359 | 0.7813 | 0.9808 | 0.7867 | +| nvidia/llama-nemotron-rerank-1b-v2 | 1.2B | 0.8536 | 0.9480 | 0.8491 | 0.9883 | 0.8182 | 0.8026 | 0.6719 | 0.9858 | 0.7527 | +| nlpai-lab/LAMAR-600m | 568M | 0.8461 | 0.9591 | 0.8225 | 0.9835 | 0.8214 | 0.7975 | 0.5679 | 0.9850 | 0.7822 | +| dragonkue/bge-reranker-v2-m3-ko | 568M | 0.8232 | 0.9684 | 0.8708 | 0.9769 | 0.7573 | 0.6776 | 0.7061 | 0.9846 | 0.6721 | +| BAAI/bge-reranker-v2-gemma | 2.5B | 0.8614 | 0.9407 | 0.8698 | 0.9857 | 0.8362 | 0.8429 | 0.2881 | 0.9858 | 0.7572 | +| upskyy/ko-reranker-8k | 568M | 0.8143 | 0.9230 | 0.8388 | 0.9291 | 0.7249 | 0.6998 | 0.5975 | 0.9718 | 0.7770 | +| Dongjin-kr/ko-reranker | 560M | 0.8468 | 0.9014 | 0.7675 | 0.9759 | 0.8017 | 0.7772 | 0.3721 | 0.9785 | 0.7343 | +| telepix/PIXIE-Spell-Reranker-Preview-0.6B | 596M | 0.8329 | 0.9794 | 0.8534 | 0.9777 | 0.8449 | 0.7650 | 0.1829 | 0.9850 | 0.6042 | +| cross-encoder/ettin-reranker-1b-v1 | 1.0B | 0.6624 | 0.8901 | 0.7461 | 0.6914 | 0.7004 | 0.6659 | 0.3651 | 0.9590 | 0.5306 | + +### Per-dataset PPS + +| Model | Params | Ko-StrategyQA | AutoRAGRetrieval | PublicHealthQA | BelebeleRetrieval | MIRACLRetrieval | MrTidyRetrieval | MultiLongDocRetrieval | SQuADKorV1Retrieval | LawIRKo | +|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---| +| tomaarsen/Qwen3-Reranker-8B-seq-cls | 7.6B | 16.6 | 7.3 | 17.5 | 19.4 | 24.9 | 26.5 | 0.7 | 10.6 | 12.3 | +| tomaarsen/Qwen3-Reranker-4B-seq-cls | 4.0B | 26.1 | 11.8 | 28.4 | 31.5 | 40.0 | 42.4 | 1.1 | 17.2 | 20.0 | +| nlpai-lab/KURE-Reranker-base | 1.7B | 59.2 | 27.3 | 64.6 | 71.1 | 89.1 | 97.1 | 2.6 | 39.1 | 45.7 | +| nlpai-lab/KURE-Reranker-nano | 149M | 475.4 | 233.2 | 569.7 | 630.9 | 765.8 | 855.2 | 16.5 | 330.8 | 386.0 | +| jinaai/jina-reranker-v3.5 | 597M | 141.0 | 38.6 | 148.6 | 174.6 | 277.3 | 295.7 | — | 68.4 | 86.7 | +| jinaai/jina-reranker-v3 | 597M | 113.8 | 25.0 | 121.8 | 169.2 | 244.6 | 261.6 | — | 48.7 | 64.0 | +| zeroentropy/zerank-2-reranker | 4.0B | 31.0 | 12.7 | 33.8 | 37.8 | 51.0 | 56.4 | 1.1 | 18.8 | 22.3 | +| lightonai/LightOn-rerank-PW-4B | 4.5B | 16.2 | 7.3 | 18.6 | 19.5 | 23.4 | 26.1 | 0.7 | 10.7 | 12.4 | +| mixedbread-ai/mxbai-rerank-large-v2 | 1.5B | 70.0 | 32.9 | 76.8 | 84.1 | 104.2 | 113.6 | 3.2 | 47.0 | 54.7 | +| BAAI/bge-reranker-v2-m3 | 568M | 420.7 | 195.6 | 471.3 | 545.3 | 653.2 | 724.8 | 9.3 | 271.6 | 345.5 | +| tomaarsen/Qwen3-Reranker-0.6B-seq-cls | 596M | 107.1 | 49.6 | 118.0 | 129.3 | 159.5 | 173.9 | 4.2 | 71.8 | 82.9 | +| nvidia/llama-nemotron-rerank-1b-v2 | 1.2B | 133.7 | 54.4 | 146.9 | 163.0 | 220.0 | 243.1 | 3.9 | 84.9 | 95.9 | +| nlpai-lab/LAMAR-600m | 568M | 418.0 | 196.5 | 480.5 | 557.2 | 656.7 | 742.5 | 9.2 | 275.0 | 343.8 | +| dragonkue/bge-reranker-v2-m3-ko | 568M | 416.9 | 195.1 | 467.2 | 540.7 | 653.4 | 716.7 | 9.2 | 271.9 | 342.7 | +| BAAI/bge-reranker-v2-gemma | 2.5B | 64.7 | 26.1 | 67.5 | 75.8 | 99.8 | 106.8 | 2.5 | 40.0 | 44.7 | +| upskyy/ko-reranker-8k | 568M | 411.8 | 195.6 | 474.3 | 551.4 | 649.3 | 726.0 | 9.2 | 275.1 | 342.8 | +| Dongjin-kr/ko-reranker | 560M | 520.8 | 258.0 | 510.1 | 554.8 | 747.6 | 765.2 | 272.7 | 334.4 | 381.2 | +| telepix/PIXIE-Spell-Reranker-Preview-0.6B | 596M | 104.6 | 49.4 | 117.8 | 129.8 | 160.5 | 175.6 | 4.3 | 72.1 | 82.6 | +| cross-encoder/ettin-reranker-1b-v1 | 1.0B | 52.4 | 19.9 | 51.4 | 65.6 | 92.7 | 97.2 | 3.8 | 31.2 | 33.4 | + +Batch size starts at 8 and doubles until an out-of-memory error. Samples are repeated to fill complete batches. After warmup, three full passes are timed with CUDA events. Throughput is the total number of processed pairs divided by the accumulated GPU forward time. The highest-throughput successful batch is reported. Tokenization, data loading, and CPU preprocessing are excluded. The batch-search approach is informed by the [Ettin reranker speed benchmark](https://huggingface.co/blog/ettin-reranker#speed); our aggregation uses total pairs divided by total time rather than the median of three throughput measurements. ## Citation -### BibTeX - -#### Sentence Transformers ```bibtex -@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert, - title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks", - author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna", - booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing", - month = "11", - year = "2019", - publisher = "Association for Computational Linguistics", - url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084", +@misc{kure-reranker-base, + title = {KURE-Reranker-base: A Korean–English Bilingual Reranking Model}, + author = {Jang, Youngjoon and Hong, Seongtae and Son, Junyoung and Lee, Taemin and Lim, Heuiseok}, + year = {2026}, + url = {https://huggingface.co/nlpai-lab/KURE-Reranker-base}, } ``` - - - - - - \ No newline at end of file