Tencent выпустила EVIE-4.5B, высокопроизводительную многоязычную модель визуального поиска документов, использующую динамический Prefix-Multivector Retrieval Latency (Prefix-MRL) и сжатие токенов на основе иерархического агломеративного кластеризации (HAC) без дообучения.
- EVIE-4.5B достигает 66.02 на ViDoRe V3 Public при использовании однопроекционного Prefix-MRL, тогда как более крупная версия EVIE-8B набирает 66.75.
- Модель поддерживает усечение размерности во время выполнения с 2048D до 64D без необходимости отдельных моделей, сохраняя высокую точность поиска на всех размерах.
- HAC без дообучения сокращает количество токенов примерно с 750 векторов на страницу до 32, уменьшая объем хранилища индекса до 3.81 GiB на миллион страниц.
- Модель была оценена по 138 многоязычным задачам на ViDoRe V1, V2, V3 и JinaVDR, продемонстрировав высокую эффективность на английском, французском, немецком, испанском, арабском и китайском языках.
- EVIE-4.5B дистиллирована из учителя EVIE-8B с использованием рецепта EVIE-ARD, который применяет дистилляцию отношений с сохранением якорей и учетом емкости.
Выпуск предоставляет гибкое решение для визуального поиска документов, балансируя высокую точность со значительно сниженными требованиями к хранилищу за счет динамических размерностей встраиваний и сжатия токенов.