Türkçe e-ticaret sorgu–ürün eşleştirmesi için fine-tune edilmiş bağımsız Jina-ColBERT-v2 modelidir. LoRA deltaları base model ağırlıklarına merge edilmiştir; ayrı adaptör yüklemek gerekmez.

Kullanım

python

from pylate import models

model = models.ColBERT(
    model_name_or_path="ozertuu/jina-colbert-v2-turkish-commerce",
    query_prefix="[QueryMarker]",
    document_prefix="[DocumentMarker]",
    query_length=32,
    document_length=128,
    attend_to_expansion_tokens=True,
    trust_remote_code=True,
)

query_vectors = model.encode(
    ["erkek siyah spor ayakkabı"],
    is_query=True,
)

pip install pylate==1.5.0 einops

Eğitim

33.847 train sorgusu
Sorgu başına 1 pozitif + 4 hard negative
Reranker-score knowledge distillation
Query-level train/validation/test ayrımı
1 epoch
Query length: 32
Document length: 128

Held-out test

Test, 1.879 sorgunun her birinde 1 pozitif ve 4 hard negative bulunan aday reranking değerlendirmesidir; tam corpus retrieval testi değildir.

Metric	Base	Fine-tuned
Recall@1	0.4949	0.7302
Recall@3	0.8020	0.9117
MRR	0.6717	0.8296
nDCG@5	0.7529	0.8720
Pair accuracy	0.7171	0.8606

Merge doğrulaması

72 LoRA modülü base ağırlıklara işlendi. Adapterlı model ile merge edilmiş model arasındaki maksimum embedding farkı 6.56e-7 olarak ölçüldü.

Lisans

Base model lisansı nedeniyle model CC-BY-NC-4.0 kapsamındadır.