检索

【论文阅读】BGE M3-Embedding：通过自知识蒸馏实现多语言、多功能、多粒度的文本嵌入在本文中，作者介绍了一种称为 M3-Embedding 的新嵌入模型，该模型因其在多语言、多功能和多粒度上的通用性而与众不同。它为 100 多种工作语言的语义检索提供统一支持。它可以同时完成三种常见的检索功能：密集检索、多向量检索和稀疏检索。此外，它还能够处理不同粒度的输入，从短句子到最多 8192 个token的长文档。 M3-Embedding 的有效训练呈现出一系列技术贡献。尤其，作者提出了一种新的自知识蒸馏方法，其中来自不同检索功能的相关性分数可以整合为teacher信号，以提升训练质量。作者

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ElasticSearch学习篇15_《检索技术核心20讲》进阶篇之TopK检索学习极客实践课程《检索技术核心20讲》https://time.geekbang.org/column/article/215243，文档形式记录笔记。相关问题：

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