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Text Embedders
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研究论文质疑后训练量化对文本嵌入器的有效性
一篇新发表在arXiv上的研究论文，探讨了后训练量化（PTQ）技术在文本嵌入器上的有效性。研究发现，PTQ的常用启发式方法，例如保护嵌入表和根据模块敏感度分配比特，并不能可靠地迁移到检索嵌入器上。该研究在各种比特宽度和组大小下对模型进行量化，揭示了在较低比特宽度下，模块敏感度变得依赖于嵌入器家族，并且一个简单的重建代理在选择需要保护的张量方面不太可靠。
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语言模型的语言表征可预测人脑视觉感知
一篇新发表在arXiv上的研究探讨了语言模型的语言表征如何能有效地模拟人脑的高级视觉感知。研究人员发现，机器生成的标题在经过文本嵌入器处理后，在预测大脑对图像的反应方面，其表现常常优于人工标注的标题。研究还表明，语言模型中的中间网络深度最适合捕捉大脑和行为与视觉相似性判断的一致性。