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jina-embeddings-v3: Multilingual Embeddings with Task-Specific LoRA
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了jina-embeddings-v3模型，旨在提升多语言文本嵌入在长上下文检索中的性能。该模型通过引入任务特定的低秩适应（LoRA）适配器，超越了OpenAI和Cohere的最新嵌入，展现出显著优势。
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关键要点
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jina-embeddings-v3模型旨在提升多语言文本嵌入在长上下文检索中的性能。
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该模型引入了任务特定的低秩适应（LoRA）适配器，超越了OpenAI和Cohere的最新嵌入。
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jina-embeddings-v3模型具有5.7亿个参数，支持最长8192个标记的上下文。
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该模型在MTEB基准测试中表现优异，显示出其在多语言处理领域的重大影响。
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