Sentence Transformersによるマルチベクター（Late Interaction）埋め込みモデル

Sentence Transformersを用いたMulti-Vector (Late Interaction) Embeddingモデルについて解説しています。このモデルは、複数のベクトル表現を後半で統合することで、より精度の高い埋め込みを生成する手法を提案しています。テキストの意味理解の向上に寄与する技術です。

• Sentence Transformers v6.0で、トークンごとにベクトルを持つマルチベクター（Late Interaction）埋め込みモデルが追加された。
• マルチベクターモデルは、ColBERTやStanford-NLPのチェックポイントに対応し、既存APIで利用可能。
• 従来の単一ベクトルモデルに対し、トークンレベルの情報を保持し、検索精度が向上する可能性がある。
• 視覚文書検索などのタスクでSOTA（State-of-the-art）を達成し、OCR不要で画像とテキストを直接比較できる。