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使用 Sentence Transformers v5 训练与微调稀疏嵌入模型
本指南详细讲解如何使用 Sentence Transformers v5 训练与微调稀疏嵌入模型（Sparse Embedding Models），涵盖三种主要架构：SPLADE、免推理 SPLADE（Inference-free SPLADE）和 CSR。文章阐释了密集（dense）与稀疏（sparse）嵌入模型的关键差异，重点突出稀疏模型在可解释性（通过与词汇表对齐的维度）和混合式检索（hyb…- 0
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Gemma 3 270M：小身材，大能量，打造超高效 AI
本文介绍了 Gemma 3 270M，这是 Google Gemma 系列中的一款新型紧凑型模型，专为超高效、特定任务的微调而设计。它具有 2.7 亿个参数和 256K tokens 的大词汇表，提升了模型对特定领域和语言的适应性。一个显著的优势是其极高的能源效率，在 Pixel 9 Pro SoC 上的内部测试中，电池消耗极低。该模型还具备出色的指令遵循能力，并附带可用于生产的量化感知训练 (Q…- 0
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模型微调
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