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Saidzoda-CA-EmbeddingGemma-300M: One Small Embedder for Tajik, Kazakh, Uzbek and Kyrgyz
arXiv cs.AI · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- Researchers fine-tuned EmbeddingGemma-300M to create a single embedding model serving Tajik, Kazakh, Uzbek, and Kyrgyz, improving retrieval accuracy by 14-26 percentage points.
- Warum es zählt
- Matters for engineers building search or retrieval systems for Central Asian languages where multilingual embedders are unavailable or resource-constrained.
- Achtung
- The model still trails larger 560M multilingual embedders by 9-10 points on some languages, and performance on English and Russian declined slightly during adaptation.
Den vollständigen Artikel lesen
- language model
- embedding
- fine-tun
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