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Training Sparse Mixture of Experts Text Embedding Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文讨论了基于Transformer的文本嵌入模型在参数增加时的推理延迟和内存使用问题。提出的Nomic Embed v2是首个通用的专家混合文本嵌入模型，性能优于同类模型，具有重要的应用潜力。
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关键要点
- 基于Transformer的文本嵌入模型通过增加参数数量提高了在MIRACL和BEIR等基准上的性能。
- 参数增加导致推理延迟和内存使用显著增加，给部署带来了挑战。
- Nomic Embed v2是首个通用的专家混合文本嵌入模型，性能优于同类模型。
- Nomic Embed v2在单语和多语基准上表现出色，性能与两倍参数的模型相当，具有重要的应用潜力。
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