Vorsicht bei der Verwendung der Kosinusähnlichkeit!
Dieser Artikel untersucht die Risiken einer übermäßigen Abhängigkeit von der Kosinusähnlichkeit bei Vektorvergleichen in der Datenwissenschaft. Der Autor argumentiert, dass die Kosinusähnlichkeit zwar rechnerisch einfach ist, aber oft die semantische Ähnlichkeit nicht erfasst und leicht durch oberflächliche Muster wie Schreibstil und Tippfehler in die Irre geführt werden kann. Der Artikel verwendet Beispiele, um dieses Problem zu veranschaulichen, und schlägt mehrere verbesserte Methoden vor, darunter: die direkte Verwendung von LLMs zum Vergleich, Feinabstimmung oder Transferlernen, um aufgabenspezifische Einbettungen zu erstellen, Pre-Prompt-Engineering und Textvorverarbeitung. Der Autor betont die Wichtigkeit, geeignete Ähnlichkeitsmetriken basierend auf den spezifischen Anforderungen auszuwählen, anstatt die Kosinusähnlichkeit blind zu verwenden.