Embedding 性价比超 LLM 1400 倍，混合检索仍是首选
jeremyphoward · x · 2026-08-22
针对“LLM 能否替代 embedding 模型”的问题，新研究《Embedder's Dilemma》发现虽然 LLM 现在在性能上已超越专用 embedding 模型，但成本高达 1400 倍。作者因此坚持使用 dense、sparse、multi-vector 等 embedding 方案，结合 BM25 和 rerankers 的混合检索策略。此外，listwise cross-encoders 被认为是一个有趣的方向。
所属事件:哈佛斯坦福论文：LLM 检索性能持平但成本高千倍(6 条相关)→
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