Qwen3-VL-Embedding-2B

深度分析

微調 Qwen3-VL-Embedding-2B 以 Flash Attention 2 與 MatryoshkaLoss 提升視覺文件檢索效能

研究者以Qwen3-VL-Embedding-2B為基礎，透過SentenceTransformers微調視覺文件檢索，NDCG@10從0.888提升至0.947。微調同時使用MatryoshkaLoss支援多維度嵌入，512維仍保高精度，顯示開源模型在成本與部署彈性上具優勢。