使用 Sentence Transformers 训练和微调多向量嵌入模型
Training and Finetuning Multi-Vector Embedding Models with Sentence Transformers
Sentence Transformers v6.0 引入 MultiVectorEncoder 以支持 ColBERT 风格的延迟交互检索，并提供完整训练流程。作者用 100 万条医学问答对在单张 RTX 3090 上训练 14.5 小时后，微调模型在医学检索任务上 NDCG@10 达到 0.9139，比最强的零样本模型高出 0.062，验证了领域微调对多向量模型的显著提升效果。
原文给出了完整的训练脚本和消融实验数据，读者可以直接复用这个recipe来训练自己的多向量检索模型。
来源：Hugging Face Blog · huggingface.co
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