Jina AI宣布推出jina-embeddings-v3，一个拥有5.7亿参数的前沿文本向量模型。它在多语言数据和长文本检索任务上实现了最先进的性能，支持长达8192个token的输入长度。该模型具有针对特定任务的低秩适应（LoRA）适配器，使其能够为各种任务生成高质量的嵌入，包括查询检索、文档检索、聚类、分类和文本匹配。
向量模型的规模法则（Scaling Law）。在英语任务上的平均MTEB性能与模型参数数量对比图。可以看出，jina-embeddings-v3与相似大小的模型相比展现出了更优越的性能，同时也显示出比其前身jina-embeddings-v2有超线性的提升。
在MTEB英语、多语言和LongEmbed的评估中，jina-embeddings-v3在英语任务上超越了OpenAI和Cohere的最新专有向量模型，同时在所有多语言任务上也超过了multilingual-e5-large-instruct。
得益于套娃式表征学习（Matryoshka Representation Learning, MRL）的集成，用户可以将嵌入维度任意截断至32，而不会牺牲性能，默认输出维度为1024，支持灵活的维度（32, 64, 128, 256, 512, 768, 1024）截至2024年9月18日发布，jina-embeddings-v3是最佳的多语言模型，在少于10亿参数的MTEB英语排行榜上排名第二。v3总共支持89种语言，包括中文。
jina-embeddings-v3模型结构
为了实现骨干架构，对XLM-RoBERTa模型进行了几项关键修改：
使长文本序列的有效编码成为可能，
允许特定任务的嵌入编码，
通过最新技术提高整体模型效率。
继续使用原始的XLM-RoBERTa分词器。尽管拥有5.7亿参数的jina-embeddings-v3比拥有1.37亿参数的jina-embeddings-v2要大，但它仍然比从大型语言模型（LLMs）微调的嵌入模型要小得多。
jina-embeddings-v3的架构
jina-embeddings-v3的关键创新是使用了LoRA适配器。引入了五个特定任务的LoRA适配器，LoRA适配器占总参数的不到3%，对计算的开销非常小。模型的输入由两部分组成：文本（要嵌入的长文档）和任务。5个任务task类型描述
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