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谷歌:Embedding检索有根本理论局限
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AI 摘要
谷歌DeepMind指出,现有数据集覆盖范围小,指令跟随式检索使需表示的组合爆炸式增长,单向量embedding范式存局限。实验验证,固定维度embedding无法覆盖所有top-k组合,稀疏模型BM25表现佳。
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谷歌:Embedding检索存在根本理论局限,Sparse、Graph才是未来?
近年来稠密向量检索广泛应用,社区认为embedding能‘包打一切’,但谷歌DeepMind从理论与实验指出其存在根本局限。相关实验代码和数据已开源,还给出替代方案。

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