Entrenamiento y ajuste fino de modelos de embeddings multivector con Sentence Transformers

Este artículo técnico del blog de Hugging Face explica cómo entrenar y afinar modelos de embeddings multivector (estilo ColBERT o late-interaction) con la biblioteca Sentence Transformers, cuyo lanzamiento v6.0 introduce el nuevo tipo de modelo MultiVectorEncoder junto con su enfoque de entrenamiento completo. El autor detalla todos los componentes implicados: el modelo, los conjuntos de datos, las funciones de pérdida, los argumentos de entrenamiento, los evaluadores y el trainer. Demuestra que afinar un modelo de este tipo sobre datos médicos de MIRIAD permite superar con claridad a todos los buscadores de propósito general, densos, dispersos, léxicos y multives, entrenando durante 14,5 horas en una única RTX 3090. La publicación también cubre cómo elegir el punto de partida adecuado, cómo evitar la truncación de documentos largos y cómo optimizar el tamaño del índice mediante cuantización y agrupación de tokens.