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NanoVDR
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ColNanoVDR 通过文档无关蒸馏实现更快的视觉文档检索
研究人员开发了 ColNanoVDR，一个用于多向量视觉文档检索中文档无关查询蒸馏的新框架。该方法允许较小的学生模型高效地查询大型教师模型，而无需处理或缓存大量的页面数据。该框架利用具有学习权重的最优传输 (OTW) 目标来对齐学生查询令牌与教师嵌入，实现了教师性能的约 95%，同时显著加快了查询编码速度。
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NanoVDR将2B VLM蒸馏成69M文本编码器，用于更快的视觉文档检索
研究人员开发了NanoVDR，这是一种新颖的视觉文档检索方法，可显著降低计算成本。通过将一个大型的2B参数视觉-语言模型（VLM）蒸馏成一个参数量小得多的69M的纯文本编码器，NanoVDR实现了教师模型95.1%的质量，同时大幅降低了延迟和GPU需求。该方法将文档和查询的编码路径解耦，认识到查询通常是更简单的文本字符串，需要更少的复杂处理。