@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…
该论文提出 Latent Terms 方法,使用稀疏自编码器从冻结的密集检索器中提取BM25就绪的稀疏特征,无需检索特定训练即可实现有竞争力的性能。
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…
研究人员使用经过重构训练的稀疏自编码器,从冻结的密集检索器中提取出可索引且适用于BM25的稀疏特征。
@DailyDoseOfDS_: 别再到处用向量搜索了!一个30年前的算法,无需训练、无需嵌入、无需微调……
文章反对过度使用向量搜索,强调BM25在精确关键词匹配上的有效性及其在混合搜索系统中的作用。
@yifeiwang77: 感谢分享我们的工作 @lateinteraction @sum!这个想法极其简单:- 多向量检索成本高昂……
作者分享了他们通过将k-means用作top-1稀疏编码来降低多向量检索成本的工作。Omar Khattab补充说,在无监督稀疏自编码器上使用神经元级别倒排索引的晚期交互稀疏检索效果很好。