# Hakim: Farsi Text Embedding Model

### 저자

Mehran Sarmadi, Morteza Alikhani, Erfan Zinvandi, Zahra Pourbahman

### 개요

본 논문은 페르시아어에 대한 대규모 임베딩 연구의 부족을 해결하기 위해 새로운 최첨단 페르시아어 텍스트 임베딩 모델인 Hakim을 제시합니다.  Hakim은 FaMTEB 벤치마크에서 기존 접근 방식보다 8.5% 향상된 성능을 달성하여 기존 모든 페르시아어 모델을 능가합니다.  또한, 지도 및 비지도 학습 시나리오를 지원하는 세 가지 새로운 데이터셋(Corpesia, Pairsia-sup, Pairsia-unsup)을 소개합니다.  Hakim은 특히 메시지 기록을 통합해야 하는 검색 작업에 초점을 맞춘 챗봇 및 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템에 적용하도록 설계되었으며, BERT 기반의 새로운 기준 모델도 제안합니다. 다양한 페르시아어 NLP 작업에서 높은 정확도를 달성하며, RetroMAE 기반 모델은 특히 텍스트 정보 검색 애플리케이션에 효과적임을 보여줍니다.

### 시사점, 한계점

- **시사점:**

    - 페르시아어 자연어 처리 분야의 발전에 기여하는 새로운 최첨단 모델 Hakim을 제시.

    - 기존 모델보다 향상된 성능을 보이는 페르시아어 임베딩 모델을 제공.

    - 페르시아어 NLP 연구를 위한 새로운 데이터셋(Corpesia, Pairsia-sup, Pairsia-unsup) 공개.

    - 챗봇 및 RAG 시스템에서의 페르시아어 처리 향상에 기여.

    - BERT 기반의 새로운 기준 모델 제공.

- **한계점:**

    - 논문에서 Hakim 모델의 구체적인 아키텍처 및 학습 과정에 대한 자세한 설명 부족.

    - 새로운 데이터셋의 규모 및 품질에 대한 구체적인 정보 부족.

    - 다른 언어 모델과의 비교 분석이 충분하지 않을 수 있음.

    - 실제 응용 프로그램에서의 Hakim 모델의 성능 평가가 부족할 수 있음.

[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2505.08435)

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