Laboratorios de Superinteligencia Meta MetaEmbed reconsidera las embeddings multimodales y habilita el escalado en tiempo de prueba con interacciones tardías flexibles
MetaEmbed presenta una receta de late interaction para retrieval multimodal que ofrece una superficie de control único en el momento de servir: elegir cuántos Meta Tokens aprendibles usar tanto para consultas como para candidatos. Esta estrategia permite ajustar en tiempo real la relación entre precisión, latencia y tamaño del índice simplemente variando el número de tokens compactos, por ejemplo 1 a 16 para consultas y 1 a 64 para candidatos.
La clave está en separar el trabajo de representación y la interacción final. Con embeddings multimodales compactos y un conjunto reducido de Meta Tokens que se combinan con vectores candidatos mediante una interacción tardía, se consigue un índice más pequeño y eficiente, mientras que la precisión puede recuperarse incrementando el número de tokens en el paso de consulta. Esta flexibilidad es especialmente útil en entornos productivos donde las restricciones de coste y latencia cambian a lo largo del tiempo.
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