小型语言模型（SLM）已经出现，成本效益和可持续发展的考虑将加速这一趋势。
机器学习能够建立起一些原本不存在的关联，而其中的一些关联让人感到非常惊喜。论文网址：https://arxiv.org/abs/2312.17234
划重点:研究团队进行了一些测试以验证该方法的有效性。该模型在激烈竞争的文本嵌入基准测试中展现了出色的结果，而无需使用任何标记数据。当使用合成数据和标记数据的组合进行改进时，该模型在 BEIR 和 MTEB 基准测试上取得了新的记录，成为了文本嵌入领域的最先进方法。
小型语言模型（SLM）已经出现，成本效益和可持续发展的考虑将加速这一趋势。
机器学习能够建立起一些原本不存在的关联，而其中的一些关联让人感到非常惊喜。论文网址：https://arxiv.org/abs/2312.17234
划重点:研究团队进行了一些测试以验证该方法的有效性。该模型在激烈竞争的文本嵌入基准测试中展现了出色的结果，而无需使用任何标记数据。当使用合成数据和标记数据的组合进行改进时，该模型在 BEIR 和 MTEB 基准测试上取得了新的记录，成为了文本嵌入领域的最先进方法。