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Hugging Face Blog·· 2024-03-22精选AI 评分62

Hugging Face 详解嵌入二值与标量量化:检索更快更省

Binary and Scalar Embedding Quantization for Significantly Faster & Cheaper Retrieval

AI 导读

Hugging Face 博客介绍嵌入量化方法,将 float32 嵌入转为二值或 int8,分别带来 32 倍和 4 倍的内存与存储缩减。在 4100 万条 Wikipedia 文本的检索演示中,二值搜索加 int8 重排只需 5.2GB 内存和 52GB 磁盘,而常规 float32 检索需要 200GB 内存和 200GB 磁盘。

推荐理由

Hugging Face 官方给出嵌入量化的原理、代码与 41M 文本检索实测,可据此评估检索成本与性能的取舍。

来源:Hugging Face Blog · huggingface.co