跳到正文
原文
Hugging Face Blog·· 2024-03-22精选AI 评分62

Hugging Face 发布二值与标量嵌入量化方法,检索提速最高 45 倍

Binary and Scalar Embedding Quantization for Significantly Faster & Cheaper Retrieval

AI 导读

Hugging Face 博客介绍嵌入量化方法,将 float32 嵌入转为二值或 int8,内存与磁盘占用分别缩小 32 倍和 4 倍。在 MTEB 检索的 15 个基准上,二值量化配合重排序可保留约 96% 的默认性能,检索速度平均提升 24.76 倍,int8 平均提升 3.66 倍。

推荐理由

Hugging Face 官方给出嵌入量化在检索速度、内存与成本上的实测对比,并附可复用脚本。

来源:Hugging Face Blog · huggingface.co