token pooling 与嵌入量化、Matryoshka 组合使用效果出色
antoine_chaffin · x · 2026-11-12
sentence-transformers 维护者 tomaarsen 等人讨论 token pooling 技术的实验结果：token pooling 与（非对称）嵌入量化组合使用效果很好，甚至与 Matryoshka 表示学习也能兼容。
antoinechaffin 补充：取决于骨干模型的大小，较大的骨干可以用到 64 的池化而损失不大，但小骨干模型不适用；Matryoshka 虽然损失更大，但对原生维度远大于 128 的模型效果不错。
所属事件:sentence-transformers 新特性：token pooling 与量化、MRL 兼容出色(3 条相关)→
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