Jueves 29 de octubre de 2026 ·

Serie sobre cómo destilar un modelo de embeddings de 180 millones de parámetros en uno de 29 millones

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Útil para Programadores 60%

La primera entrega de una serie en ruso plantea crear un modelo de embeddings compacto para CPU, capaz de búsqueda semántica, deduplicación y clustering. El profesor es DeepPavlov, de 180 millones de parámetros, y el estudiante un modelo turbo de 29 millones con una cabeza modificada. Los cuatro objetivos son entender el attention pooling, destilar la semántica, corregir la anisotropía y la ceguera ante las negaciones, y obtener una herramienta funcional.

Qué significa

Quien busque modelos de embeddings ligeros para texto ruso que funcionen sin GPU tendrá un registro detallado del proceso. La serie documenta cómo reducir un modelo de 180 millones de parámetros a 29 millones sin perder la capacidad de comparar significado.

Fuentes originales

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