r/LocalLLaMA•22일 전•56•10

텐센트의 EVIE-8B 및 EVIE-4.5B (고용량 시각 문서 검색 모델)

tencent/EVIE-8B and EVIE-4.5B (High-Capacity Visual Document Retrieval)

핵심 요약

텐센트가 공개한 시각 문서 검색 특화 모델 EVIE-8B와 4.5B의 주요 특징과 성능을 소개함.

SOTA급 검색 성능: ViDoRe V3에서 nDCG@10 66.75 달성, 업계 최고 수준의 시각적 문서 검색 정확도 보여줌.
고용량 4096D 표현력: 토큰별 멀티 벡터 임베딩을 전부 활용해서 레이아웃, 타이포그래피, 차트, 표 구조까지 아주 세밀하게 잡아냄.
티처 파운데이션: 가벼운 EVIE-4.5B Prefix-MRL 모델을 위한 용량 인식 관계 및 마진 증류 타겟 제공.
138개 멀티 벤치마크 태스크 커버: 4가지 표준 지표(nDCG, Recall, MAP, MRR u/1)를 기준으로 138개 태스크(ViDoRe V1, V2, V3, JinaVDR)에서 빡세게 검증 완료.

최상위권 벤치마크 성능: 단일 프로젝션 Prefix-MRL을 사용해 EVIE-8B는 ViDoRe V3에서 66.75, EVIE-4.5B는 66.02 기록.
⚡ Prefix-MRL 탄력성: 단일 2048D 선형 프로젝션 사용. 모델 따로 안 바꿔도 런타임에 ${64, 128, 256, 512, 1024, 2048}$ 차원으로 자유롭게 줄여서 쓸 수 있음.
📦 초소형 인덱스 (HAC): 학습 필요 없는 계층적 응집 클러스터링(Hierarchical Agglomerative Clustering)으로 토큰 수를 페이지당 약 750개에서 로 압축. 인덱스 저장 용량을 백만 페이지당 까지 줄여버림.

r/LocalLLaMA•22일 전•56•10

tencent/EVIE-8B and EVIE-4.5B (High-Capacity Visual Document Retrieval)

텐센트가 공개한 시각 문서 검색 특화 모델 EVIE-8B와 4.5B의 주요 특징과 성능을 소개함.

SOTA급 검색 성능: ViDoRe V3에서 nDCG@10 66.75 달성, 업계 최고 수준의 시각적 문서 검색 정확도 보여줌.
고용량 4096D 표현력: 토큰별 멀티 벡터 임베딩을 전부 활용해서 레이아웃, 타이포그래피, 차트, 표 구조까지 아주 세밀하게 잡아냄.
티처 파운데이션: 가벼운 EVIE-4.5B Prefix-MRL 모델을 위한 용량 인식 관계 및 마진 증류 타겟 제공.
138개 멀티 벤치마크 태스크 커버: 4가지 표준 지표(nDCG, Recall, MAP, MRR u/1)를 기준으로 138개 태스크(ViDoRe V1, V2, V3, JinaVDR)에서 빡세게 검증 완료.

최상위권 벤치마크 성능: 단일 프로젝션 Prefix-MRL을 사용해 EVIE-8B는 ViDoRe V3에서 66.75, EVIE-4.5B는 66.02 기록.
⚡ Prefix-MRL 탄력성: 단일 2048D 선형 프로젝션 사용. 모델 따로 안 바꿔도 런타임에 ${64, 128, 256, 512, 1024, 2048}$ 차원으로 자유롭게 줄여서 쓸 수 있음.
📦 초소형 인덱스 (HAC): 학습 필요 없는 계층적 응집 클러스터링(Hierarchical Agglomerative Clustering)으로 토큰 수를 페이지당 약 750개에서 로 압축. 인덱스 저장 용량을 백만 페이지당 까지 줄여버림.