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Jina-ColBERT-v2 发布：一款突破性的多语言检索模型，在不同基准测试中实现了6.6%的性能提升和50%的存储减少德克萨斯大学奥斯汀分校和 Jina AI GmbH 的研究人员推出了 Jina-ColBERT-v2，这是专门为解决当前方法的不足而设计的 ColBERT 模型的高级版本。这个新模型包含了几项重要改进，特别是在有效处理多语言数据方面。研究团队专注于提升 ColBERT 模型的架构和训练流程。为了提高推理效率，他们的方法包括使用经过优化的 XLM-RoBERTa 主干，结合闪存注意力和旋转位置嵌入。训练过程分为两个阶段：初步的大规模对比调优阶段，随后是通过监督蒸馏进行的更有针对性的微调阶段。这些改进使得 Jina-ColBERT-v2 在相比前代模型减少多达50%存储需求的情况下，仍能在各种英语和多语言检索任务中提供强劲的性能。Jina-ColBERT-v2 背后的技术结合了多种前沿技术以提升信息检索的效率和效果。一项关键创新是在训练期间使用多个线性投影头，使得模型在推理时可以选择不同的token嵌入尺寸而性能损失最小。这种灵活性通过 Matryoshka 表示损失实现，使得模型在减少 token 嵌入维度时也能保持性能。模型的主干，Jina-XLM-RoBERTa，结合了闪存注意力机制和旋转位置嵌入，提升了推理时的性能。这些技术进步提高了模型处理多语言数据的能力，并使其在存储和计算方面更高效。阅读我们对 ColBERT-v2 的完整评测：https://www.marktechpost.com/2024/09/01/jina-colbert-v2-released-a-groundbreaking-multilingual-retrieval-model-achieving-6-6-performance-boost-and-50-storage-reduction-across-diverse-benchmarks/论文：https://arxiv.org/abs/2408.16672API 访问：https://jina.ai/@秦KK如果您喜欢我们的 AI 研究/开发文章，请务必订阅我们的新闻通讯：https://www.airesearchinsights.com/subscribe
