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GTE-multilingual-base
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Bekko Embedding 以超紧凑模型实现具有竞争力的多语言检索
研究人员开发了 Bekko Embedding,这是一个新的参数高效多语言检索模型系列。最小的版本 bekko-embedding-v1-a8m,拥有不到 800 万个活跃参数,在 MMTEB Multilingual v2 Retrieval 基准测试中得分 56.2,优于 multilingual-e5 和 BGE-M3 等更大的模型。一个稍大的模型 a25m,其性能与 gte-multilingual-base 相当。这些模型支…
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Apple Music 通过多语言语义检索系统增强搜索功能
Apple 的机器学习研究团队为 Apple Music 搜索开发了一个新的多语言语义检索系统。该系统基于从 GTE-multilingual-base 微调而来的 3.05 亿参数双编码器构建,显著提高了拼写错误、音译和跨语言查询的搜索召回率。该系统在全球范围内部署后,转化率提升了 2.28%,无结果率降低了 86%,尤其是在不太常见的“长尾”查询方面取得了显著增长。