Ембеддинггемма 2: қисқа вектор — кичикроқ модел емас
Ембеддинггемма 2: қисқа вектор — кичикроқ модел емас
Ҳужжатлар бўйича қидирув жуда кўп хотира егаллади ва сиз каттароқ GPU излаяпсиз. Аввал модел хотирасини қидирув базаси хотирасидан ажратинг. Google Деепминд 2026-yil 6-oktabrda чиқарган Ембеддинггемма 2’da моделнинг ўзини кичрайтирмасдан, унинг натижаларини ихчамлаштириш мумкин.
Бу ембеддинг-модел: у ма’лумотларни ма’но жиҳатидан таққослаш учун векторларга — сонлар тўпламига айлантиради. Google ҳужжатига кўра, Матрёшка Репресентатион Леарнинг ёрдамида 768 сонли натижани 256 сонгача қисқартириш мумкин. Сонлар формати бир хил бўлса, векторларнинг ўзи уч баравар кам жой олади. Бутун база ҳам шунча кичрайиши кафолатланмайди: индекс ва метама’лумотлар ҳам жой егаллайди.
Синов индекси учун сентенcе-трансформерс’да модел.енcоде чақирувига трунcате_дим=256 ва нормализе_ембеддингс=Труе параметрларини беринг. Иккинчиси қисқартирилган векторларни қайта нормаллаштиради. Сўровлар ва ҳужжатлар учун бир хил ўлчамдан фойдаланинг. Кейин ўз саволларингиз билан 768 ва 256 ўлчамда керакли ҳужжатлар дастлабки натижаларга қанчалик тушишини солиштиринг.
Айнан модел вазнлари учун VRAM йетишмаса, чиқиш векторини қисқартириш бу муаммони ҳал қилмайди. Қисқа вектор натижалар учун жой тежайди, модел вазнларини кичрайтирмайди. Қидирув сифати пасайиши мумкин: тежамкорликни фақат файл ҳажми билан емас, натижалар билан ҳам текширинг.

