@mixedbreadai:到如今,所有人都知道单向量嵌入模型对现代工作流极为有限。但它们包含更多…
摘要
单向量嵌入模型可用于提取稀疏潜在术语,而BM25可将这一词汇转化为强大的检索器。
到如今,所有人都知道单向量嵌入模型对现代工作流极为有限。
但它们包含的比你想象的更多:你可以从中提取稀疏潜在术语。
事实证明,BM25就是你所需的一切,能将这一词汇转化为强大的检索器。https://t.co/rfAbLQnspQ
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缓存时间: 2026/06/03 01:40
现在大家都知道,单向量嵌入模型对现代工作流程有着极大的限制。
但它们包含的内容比你以为的要多:你可以从中提取出稀疏的潜在词项(sparse Latent Terms)。
而事实证明,只需要 BM25 就能将这个词汇表变成一个强大的检索器。https://t.co/rfAbLQnspQ
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@_reachsumit: Latent Terms: 密集检索器包含可轻松提取的BM25就绪齐普夫词汇表 @bclavie 等人提取中…
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你的嵌入模型比你想象的更聪明
SMART是一个框架,能够解锁单向量模型中的潜在多向量能力,用于多模态检索,通过对比训练和后期交互推理,在降低计算成本的同时提升最先进的性能。
@bclavie: 非常兴奋终于能分享这个,已经藏着太久了!现在它非常应景。博客文章很快就会…
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@tomaarsen: 成本低1400倍,我知道我将坚持使用嵌入(密集、稀疏、多向量),加上混合方法(包括bm25)和重排……
一项关于嵌入与大语言模型成本效益的讨论,引用了名为'embedder's dilemma'的研究,该研究发现大语言模型以显著更高的成本超越了嵌入模型。