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。

Towards Lossless Token Pruning in Late-Interaction Retrieval Models
BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 ·
👤 个人中心
在公众号发送验证码完成验证