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English(EN) Yalda-Embedding: Open Development of a Competitive Persian Retrieval Model

新波斯语检索模型Yalda-Embedding发布，采用开放开发模式

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了Yalda-Embedding，一个拥有5.958亿参数的新波斯语检索模型，该模型改编自Qwen3-Embedding-0.6B。该模型在FaMTEB的八项波斯语检索任务上表现强劲，在评估的0.6B模型中取得了最高的宏平均分，并且优于其基础模型和F2LLM-v2-0.6B。开发过程包括对比微调和关系知识蒸馏，最终模型在不增加推理时大小的情况下，性能接近更大的Qwen3-Embedding-4B模型。该项目强调开放开发，发布模型权重、代码和数据集，以促进进一步的研究和再利用。 AI

影响 增强了波斯语人工智能应用的检索能力，并为进一步研究提供了开源资源。

排序理由 详细介绍用于检索任务的新语言模型的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新波斯语检索模型Yalda-Embedding发布，采用开放开发模式

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Yalda Taheri, Mohammad Hassan Heydari, Armon Rasooli ·

    Yalda-Embedding：一个有竞争力的波斯语检索模型开放开发

    arXiv:2610.32933v1 Announce Type: cross Abstract: Despite advances in multilingual text representations, effective dense retrieval for Persian remains constrained by the limited availability of language-specific training resources and compact embedding models. We present Yalda Em…

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