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Perplexity:pplx-embed高性能网页检索压缩


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Perplexity 推出了 pplx-embed 系列文本嵌入模型,旨在优化大规模网页检索的效率与准确性。该系列包含通用检索模型 v1 和支持文档全局语义的 context-v1,并提供 0.6B 与 4B 两种参数规模。这些模型通过扩散预训练实现了双向上下文理解,且无需复杂的指令引导即可直接使用。凭借原生量化技术,模型在大幅削减存储成本的同时,依然保持了顶尖的性能表现。在多项公开基准测试及真实场景的内部评估中,该模型展现了超越同类竞品的检索召回能力。目前,相关模型已通过 Hugging Face 和 API 对外开放。

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每日AIBy 每日新闻