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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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GLiNER Guard 在单次推理中统一LLM安全与PII检测
一个名为GLiNER Guard (GLiGuard) 的新系统已被开发出来，用于简化大型语言模型的安全审核和PII检测。这个统一的编码器将多个分类器和NER模型折叠到一次前向传播中，与现有的自回归或碎片化编码器方法相比，显著降低了处理时间和成本。GLiGuard的模式驱动接口允许在不重新训练的情况下动态更改策略，使其成为生产LLM应用程序的更高效解决方案。