KaLM-Embedding – 腾讯推出的文本嵌入模型系列

KaLM-Embedding是什么

KaLM-Embedding 是腾讯团队推出的一系列高性能文本嵌入模型，通过先进的训练技术和高质量数据提升文本嵌入的性能。最新版本 KaLM-Embedding-V2 在架构和训练方法上进行了多项创新，例如移除因果注意力掩码以实现双向表示学习，采用多阶段训练流程（包括预训练、微调和对比蒸馏），显著提升了模型的泛化能力和语义理解能力。最新的 KaLM-Embedding-Gemma3-12B-2511 是系列的一个重要版本，基于更大的参数规模（12B 参数），进一步优化了模型性能，适用于需要更高精度的复杂任务。

KaLM-Embedding的主要功能

• 高效文本嵌入生成：KaLM-Embedding 能将文本高效地转换为固定长度的嵌入向量，适用于多种自然语言处理任务，如检索、分类和语义匹配。