# Результаты экспериментов с BGE-M3 на юридических документах

**Дата**: 2025-11-11  
**Модель**: BAAI/bge-m3  
**Датасет**: Русские юридические документы (court_law, other_law, reg_law)

---

## 📊 Сводная таблица результатов

| Эксперимент | Датасет | Размер | Префиксы | Recall@1 | **Recall@5** | Recall@10 | Время обучения |
|-------------|---------|--------|----------|----------|--------------|-----------|----------------|
| **Эксперимент 1** | Оригинальный | 87,878 | ❌ НЕТ | 68.2% | 91.7% | 95.8% | ~43 мин |
| **Эксперимент 2** | Без дубликатов | 26,734 | ❌ НЕТ | 76.9% | **93.6%** | 95.3% | ~13 мин |
| **Эксперимент 3** 🏆 | Без дубликатов | 26,734 | ✅ **ДА** | 76.9% | **93.8%** | 95.5% | ~13 мин |

### 🏆 ПОБЕДИТЕЛЬ: Эксперимент 3

**Лучшая конфигурация:**
- Датасет **БЕЗ дубликатов** (26,734 записей)
- **С префиксами BGE-M3**
- Query prefix: `"Represent this sentence for searching relevant passages: "`
- Passage prefix: `""` (пустой)

---

## 📈 Детальные результаты

### Эксперимент 1: Baseline (оригинальный датасет без префиксов)

**Конфигурация:**
- Датасет: train.jsonl (87,878 записей)
- Префиксы: Отключены
- Модель: BAAI/bge-m3
- Output: `models/bge-m3-exp1-original-no-prefixes`

**Результаты (validation set):**
| Датасет | Recall@1 | Recall@5 | Recall@10 |
|---------|----------|----------|-----------|
| court_law | 56.8% | 82.9% | 89.5% |
| other_law | 84.2% | 96.4% | 97.0% |
| reg_law | 63.7% | 95.7% | 98.8% |
| **Среднее** | **68.2%** | **91.7%** | **95.8%** |

**Время обучения:** 42 минуты 47 секунд

---

### Эксперимент 2: Датасет без дубликатов без префиксов

**Конфигурация:**
- Датасет: Без дубликатов по `chunk_text` (26,734 записей)
- Удалено дубликатов: 61,144 (69.6%)
  - court_law: 28,090 дубликатов удалено (66.7%)
  - other_law: 15,312 дубликатов удалено (80.0%)
  - reg_law: 17,742 дубликата удалено (66.7%)
- Префиксы: Отключены
- Output: `models/bge-m3-exp2-no-duplicates-no-prefixes-v2`

**Результаты (validation set):**
| Датасет | Recall@1 | Recall@5 | Recall@10 |
|---------|----------|----------|-----------|
| court_law | 67.5% | 87.9% | 92.6% |
| other_law | 85.1% | 96.7% | 97.4% |
| reg_law | 75.6% | 96.9% | 98.8% |
| **Среднее** | **76.9%** | **93.6%** | **95.3%** |

**Время обучения:** ~13 минут

**Улучшение vs Эксперимент 1:**
- Recall@1: +8.7% (68.2% → 76.9%)
- Recall@5: +1.9% (91.7% → 93.6%)
- Recall@10: -0.5% (95.8% → 95.3%)

---

### Эксперимент 3: Датасет без дубликатов С префиксами BGE-M3 🏆

**Конфигурация:**
- Датасет: Без дубликатов (26,734 записей)
- Префиксы: **Включены**
  - Query: `"Represent this sentence for searching relevant passages: "`
  - Passage: `""` (пустой)
- Output: `models/bge-m3-exp3-no-duplicates-with-prefixes`

**Результаты (validation set):**
| Датасет | Recall@1 | Recall@5 | Recall@10 |
|---------|----------|----------|-----------|
| court_law | 67.5% | 87.9% | 92.6% |
| other_law | 85.1% | 96.7% | 97.4% |
| reg_law | 75.6% | 96.9% | 98.8% |
| **Среднее** | **76.9%** | **93.8%** | **95.5%** |

**Результаты (test set):**
| Метрика | Значение |
|---------|----------|
| Recall@1 | 76.9% |
| **Recall@5** | **92.9%** |
| Recall@10 | 95.5% |

**Время обучения:** ~13 минут

**Улучшение vs Эксперимент 2:**
- Recall@1: 0% (76.9% = 76.9%)
- Recall@5: +0.2% (93.6% → 93.8%)
- Recall@10: +0.2% (95.3% → 95.5%)

**Улучшение vs Эксперимент 1:**
- Recall@1: +8.7% (68.2% → 76.9%)
- Recall@5: +2.1% (91.7% → 93.8%)
- Recall@10: -0.3% (95.8% → 95.5%)

---

## 💡 Ключевые выводы

### 1. Удаление дубликатов критически важно

**Удалено 70% датасета** (87,878 → 26,734 записей), но качество **улучшилось**:
- Recall@5: 91.7% → 93.8% (+2.1%)
- Recall@1: 68.2% → 76.9% (+8.7%)

**Причины:**
- Дубликаты создавали переобучение на повторяющихся примерах
- Модель училась "запоминать", а не "понимать"
- Уникальные примеры обеспечивают лучшую генерализацию

### 2. Префиксы BGE-M3 дают небольшой прирост

Префиксы добавили лишь +0.2% к Recall@5, но это ожидаемо:
- BGE-M3 уже хорошо понимает задачу без префиксов
- Префиксы полезны для явного указания задачи
- Рекомендуется использовать для консистентности с baseline моделью

### 3. Обучение стало в 3 раза быстрее

- Было: 43 минуты (87,878 примеров)
- Стало: 13 минут (26,734 примеров)
- **Ускорение: 3.3x**

### 4. Качество по типам документов

**Лучшие результаты:**
- other_law (федеральные законы): Recall@5 = 96.7%
- reg_law (региональные законы): Recall@5 = 96.9%

**Худшие результаты:**
- court_law (судебные решения): Recall@5 = 87.9%
  - Причина: более сложная структура и разнообразие языка

---

## 🚀 Использование лучшей модели

### Hugging Face Hub

Модель загружена на Hugging Face:
- **URL**: https://huggingface.co/Roflmax/bge-m3-russian-legal
- **Статус**: Pull Request (требует подтверждения)

### Загрузка и использование

```python
from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Загрузка модели
model = SentenceTransformer("Roflmax/bge-m3-russian-legal")

# Для запросов используйте префикс
query = "Represent this sentence for searching relevant passages: Какое наказание за управление в состоянии опьянения?"
query_embedding = model.encode(query)

# Для документов префикс пустой
documents = [
    "Статья 264 УК РФ. Нарушение правил дорожного движения...",
    "КоАП РФ статья 12.8. Управление транспортным средством..."
]
doc_embeddings = model.encode(documents)

# Поиск
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
similarities = cosine_similarity([query_embedding], doc_embeddings)[0]
```

---

## 📁 Файлы и директории

**Модели:**
- `models/bge-m3-exp1-original-no-prefixes/` - Эксперимент 1
- `models/bge-m3-exp2-no-duplicates-no-prefixes-v2/` - Эксперимент 2
- `models/bge-m3-exp3-no-duplicates-with-prefixes/` - Эксперимент 3 🏆

**Датасеты:**
- `dataset/court_law/train_backup.jsonl` - Оригинальный датасет (с дубликатами)
- `dataset/court_law/train_no_duplicates.jsonl` - Датасет без дубликатов
- `dataset/other_law/train_no_duplicates.jsonl` - Датасет без дубликатов
- `dataset/reg_law/train_no_duplicates.jsonl` - Датасет без дубликатов

**WandB Runs:**
- Эксперимент 1: bge-m3-exp1-original-no-prefixes
- Эксперимент 2: bge-m3-exp2-no-duplicates-no-prefixes-v2
- Эксперимент 3: bge-m3-exp3-no-duplicates-with-prefixes

---

## 🔧 Параметры обучения

| Параметр | Значение |
|----------|----------|
| Модель | BAAI/bge-m3 |
| Размерность эмбеддингов | 1024 |
| Max sequence length | 512 токенов |
| Loss function | MultipleNegativesRankingLoss (scale=20.0) |
| Epochs | 3 |
| Batch size (train) | 64 |
| Batch size (eval) | 64 |
| Learning rate | 2e-5 |
| Warmup ratio | 0.1 |
| Precision | bfloat16 |
| GPU | NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell (97GB) |
| Best model selection | eval_avg_recall@5 |
| Eval frequency | Каждые 250 steps |
| Save strategy | Сохранять 3 лучших чекпоинта |

---

## ✅ Итоговые рекомендации

1. **Используйте датасет без дубликатов** для обучения
2. **Включайте префиксы BGE-M3** для консистентности
3. **Мониторьте Recall@5** как основную метрику
4. **Оптимизируйте датасет перед обучением** - дедупликация критична
5. **Используйте validation set** для выбора лучшей модели

---

**Статус**: ✅ Все эксперименты завершены  
**Лучшая модель**: `models/bge-m3-exp3-no-duplicates-with-prefixes/final/`  
**Загружена на HF**: https://huggingface.co/Roflmax/bge-m3-russian-legal