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RouterRetriever：探索多专家嵌入模型的路由优势
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
介绍了一种新的多语言嵌入模型M3-Embedding，支持多功能和不同粒度的输入。该模型在多语言和跨语言检索任务上表现出色，同时支持密集检索、多向量检索和稀疏检索。通过自知识蒸馏方法和优化批处理策略，提高了训练质量和嵌入的区分性。该模型是第一个实现如此通用性的嵌入模型。
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关键要点
- 介绍了一种新的嵌入模型M3-Embedding，具有多语、多功能和多粒度的通用性。
- 支持100多种工作语言，在多语言和跨语言检索任务上表现出色。
- 能够执行密集检索、多向量检索和稀疏检索，提供统一的模型基础。
- 处理不同粒度的输入，从短句到最长8192个标记的长文档。
- 提出了一种新颖的自知识蒸馏方法，增强训练质量。
- 优化了批处理策略，以确保嵌入的区分性。
- M3-Embedding是第一个实现如此强大通用性的嵌入模型。
- 模型和代码将公开在指定的URL链接中。
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