モデル名	レイヤー数	隠れ層サイズ	スコア(avg)	速度(GPU)
hotchpotch/japanese-reranker-tiny-v2	3	256	0.8138	2.1s
hotchpotch/japanese-reranker-xsmall-v2	10	256	0.8699	6.5s
hotchpotch/japanese-reranker-small-v2	13	384	0.8856	15.2s
hotchpotch/japanese-reranker-base-v2	19	512	0.8930	32.5s
hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-xsmall-v1	6	384	0.8131	20.5s
hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-small-v1	12	384	0.8254	40.3s
hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-base-v1	12	768	0.8484	96.8s
hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-large-v1	24	1024	0.8661	312.2s
hotchpotch/japanese-bge-reranker-v2-m3-v1	24	1024	0.8584	310.6s

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。

使い方

動作には transformers ライブラリの v4.48 以上が必要です。

pip install -U "transformers>=4.48.0" sentence-transformers sentencepiece

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。

pip install flash-attn --no-build-isolation

SentenceTransformers

python

from sentence_transformers import CrossEncoder
import torch

MODEL_NAME = "hotchpotch/japanese-reranker-tiny-v2"

model = CrossEncoder(MODEL_NAME)
if model.device == "cuda" or model.device == "mps":
    model.model.half()
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。",
]
scores = model.predict(
    [(query, passage) for passage in passages],
    show_progress_bar=True,
)
print("Scores:", scores)

SentenceTransformers + onnx の利用

CPU 環境や arm 環境などで、より高速に動かしたい場合は onnx や量子化モデルを利用できます。

pip install onnx onnxruntime accelerate optimum

python

from sentence_transformers import CrossEncoder

# oxxn のモデルを選ばないと model.onnx が自動で使われる
# onnx_filename = None

# 量子化された最適なモデルを使う場合は、onnx_filename にファイル名を指定する
# onnx_filename = "onnx/model_qint8_avx2.onnx"
onnx_filename = "onnx/model_qint8_arm64.onnx"

if onnx_filename:
    model = CrossEncoder(
        MODEL_NAME,
        device="cpu",
        backend="onnx",
        model_kwargs={"file_name": onnx_filename},
    )
else:
    model = CrossEncoder(MODEL_NAME, device="cpu", backend="onnx")

...

HuggingFace transformers

python

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
from torch.nn import Sigmoid


def detect_device():
    if torch.cuda.is_available():
        return "cuda"
    elif hasattr(torch, "mps") and torch.mps.is_available():
        return "mps"
    return "cpu"


device = detect_device()
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(MODEL_NAME)
model.to(device)
model.eval()

if device == "cuda":
    model.half()

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。",
]
inputs = tokenizer(
    [(query, passage) for passage in passages],
    padding=True,
    truncation=True,
    max_length=512,
    return_tensors="pt",
)
inputs = {k: v.to(device) for k, v in inputs.items()}
logits = model(**inputs).logits
activation = Sigmoid()
scores = activation(logits).squeeze().tolist()

print("Scores:", scores)

小型リランカーの特徴

japanese-reranker-tiny-v2、japanese-reranker-xsmall-v2、japanese-reranker-small-v2、japanese-reranker-base-v2は、以下の特徴を持つ小型リランカーモデルです：

CPUやAppleシリコン環境でも実用的な速度で動作
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
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
ModernBertベースのruri-v3-pt-30m（tiny/xsmall）、ruri-v3-pt-70m（small）、ruri-v3-pt-130m（base）を利用

評価結果

モデル名	avg	JQaRA	JaCWIR	MIRACL	JSQuAD
japanese-reranker-tiny-v2	0.8138	0.6455	0.9287	0.7201	0.9608
japanese-reranker-xsmall-v2	0.8699	0.7403	0.9409	0.8206	0.9776
japanese-reranker-small-v2	0.8856	0.7633	0.9586	0.8385	0.9821
japanese-reranker-base-v2	0.8930	0.7845	0.9603	0.8425	0.9845
japanese-reranker-cross-encoder-xsmall-v1	0.8131	0.6136	0.9376	0.7411	0.9602
japanese-reranker-cross-encoder-small-v1	0.8254	0.6247	0.9390	0.7776	0.9604
japanese-reranker-cross-encoder-base-v1	0.8484	0.6711	0.9337	0.8180	0.9708
japanese-reranker-cross-encoder-large-v1	0.8661	0.7099	0.9364	0.8406	0.9773
japanese-bge-reranker-v2-m3-v1	0.8584	0.6918	0.9372	0.8423	0.9624
bge-reranker-v2-m3	0.8512	0.6730	0.9343	0.8374	0.9599
ruri-v3-reranker-310m	0.9171	0.8688	0.9506	0.8670	0.9820

推論速度

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。

モデル名	レイヤー数	隠れ層サイズ	速度(GPU)	速度(MPS)	速度(CPU)
japanese-reranker-tiny-v2	3	256	2.1s	82s	702s
japanese-reranker-xsmall-v2	10	256	6.5s	303s	2300s
japanese-reranker-small-v2	13	384	15.2s
japanese-reranker-base-v2	19	512	32.5s
japanese-reranker-cross-encoder-xsmall-v1	6	384	20.5s
japanese-reranker-cross-encoder-small-v1	12	384	40.3s
japanese-reranker-cross-encoder-base-v1	12	768	96.8s
japanese-reranker-cross-encoder-large-v1	24	1024	312.2s
japanese-bge-reranker-v2-m3-v1	24	1024	310.6s
bge-reranker-v2-m3	24	1024	310.7s
ruri-v3-reranker-310m	25	768	81.4s

推論速度のベンチマークに用いたスクリプトはこちらです。

ライセンス

MIT License

学習データセット

主な学習データセットは hotchpotch/japanese-reranker-v2-hard-negatives です。