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Saidzoda-CA-EmbeddingGemma-300M: One Small Embedder for Tajik, Kazakh, Uzbek and Kyrgyz
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- Researchers fine-tuned EmbeddingGemma-300M to create a single embedding model for Tajik, Kazakh, Uzbek, and Kyrgyz, improving retrieval accuracy by 14-26 percentage points.
- Pourquoi ça compte
- Relevant for engineers building search or retrieval systems for Central Asian languages with limited resources.
- Vigilance
- The model trails larger multilingual embedders by 9-10 points on some languages, and English and Russian performance declined slightly.
- language model
- embedding
- fine-tun
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