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Multi-Vector Retrieval
Multi-Vector Retrieval
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MIRAGE框架提升了MLLM的图像检索准确性和效率
研究人员推出了一种名为MIRAGE的新框架，旨在提高多模态大语言模型（MLLM）中多向量图像检索（MVR）的效率和准确性。MIRAGE通过采用分层方法来解决当前MVR系统的局限性，该方法能更好地使查询与不同的图像对象对齐，并通过跨层级相似性一致性减少冗余计算。该系统还为各种数据集自动化参数配置，提高了其实用性。实证结果表明，与现有的MVR系统相比，MIRAGE的准确性显著提高，同时计算成本降低了高达3.5倍。
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MVR-cache 将 LLM 语义缓存命中率提升 37%
研究人员开发了 MVR-cache，一个旨在降低大型语言模型 (LLM) 相关成本和延迟的新型语义缓存系统。该系统利用多向量检索 (MVR) 和一个可学习的提示分割模型来更准确地识别匹配的提示。通过智能地分割提示并采用强化学习策略，MVR-cache 与现有的最先进方法相比，缓存命中率提高了高达 37%，同时保持了严格的正确性保证。