大规模可学习向量存储压缩的实验分析

我们对嵌入向量的压缩进行了全面的比较分析和实验评估，引入了一个新的分类法，并开发了一个模块化基准测试框架，评估了 14 种代表性方法，从而为不同内存预算下的使用情形推荐了最佳方法。此外，我们的研究还揭示了当前方法的局限性，并提出了未来研究的潜在方向。

AI生成摘要 该研究比较分析和实验评估了嵌入向量的压缩，提出了新的分类法和评估框架。研究推荐了不同内存预算下的最佳方法，并揭示了当前方法的局限性和未来研究方向。

内存预算 分类法 压缩 存储 嵌入向量 评估框架
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：2 年前。
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