BriefGPT - AI 论文速递
·
Towards Lossless Token Pruning in Late-Interaction Retrieval Models
💡
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
📝
内容提要
本研究提出了一种无损标记剪枝方法，以解决后交互神经信息检索模型（如ColBERT）在存储文档标记时的高内存需求。通过引入三种正则化损失和两种剪枝策略，确保在仅使用30%标记的情况下，模型性能得以保持。
🎯
关键要点
- 本研究提出了一种无损标记剪枝方法，旨在解决后交互神经信息检索模型（如ColBERT）在存储文档标记时的高内存需求。
- 通过引入三种正则化损失，确保模型在剪枝过程中保持性能。
- 采用两种剪枝策略，使得在仅使用30%标记的情况下，模型性能得以维持。
➡️
