{"id":485971,"date":"2026-07-02T15:48:48","date_gmt":"2026-07-02T15:48:48","guid":{"rendered":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=485971"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=485971","title":{"rendered":"\u0421\u0436\u0430\u0442\u0438\u0435 \u0434\u0435\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d\u044b\u0445 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0435\u0440\u043e\u0432: \u043a\u0430\u043a \u0443\u0436\u0430\u0442\u044c 8B \u0434\u043e \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u043a\u0448\u0435\u043d\u0430 \u0431\u0435\u0437 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u0438 recall"},"content":{"rendered":"
\n

\u0412 \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435<\/a> \u043c\u044b \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0440\u0430\u043b\u0438, \u043f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 retrieval<\/code> \u0432 2026 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0435\u0445\u0430\u043b \u0441 \u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0434\u0435\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d\u044b\u0435 LLM: Qwen3-Embedding<\/code>, NV-Embed<\/code>, E5-Mistral<\/code> \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u044f\u0442 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 BGE<\/code>, \u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442 32k \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0438 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0442 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u043c\u043f\u0442\u0435.<\/p>\n

\u041f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0430\u044f. \u0414\u0435\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0435\u0440 7\u20138B \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0434\u0430\u0435\u0442 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e. \u041d\u043e \u0437\u0430 \u044d\u0442\u043e \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0432\u044b \u043f\u043b\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0442\u0440\u0438\u0436\u0434\u044b: \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u044c<\/strong> (8B \u0432 fp16 — \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u0435\u0441\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043d\u043e \u0438 \u0436\u0438\u0440\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b \u0432 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0435), latency<\/strong> (forward-pass \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438) \u0438 \u0434\u0435\u043d\u044c\u0433\u0438<\/strong> (GPU \u043f\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u043e\u0439 \u0438\u043b\u0438 \u0441\u0447\u0435\u0442 \u0437\u0430 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433-API). \u0418 \u0435\u0441\u043b\u0438 latency \u043b\u0435\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441-\u0441\u0442\u0435\u043a\u043e\u043c (SGLang, \u0431\u0430\u0442\u0447\u0438\u043d\u0433 — \u0442\u0435\u043c\u0430 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u0441\u0435\u0440\u0438\u0438), \u0442\u043e \u0441\u0442\u043e\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430<\/strong> \u0440\u0430\u0441\u0442\u0435\u0442 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e \u0441 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u043c \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u043d\u0435 \u043b\u0435\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f \u043d\u0438\u0447\u0435\u043c, \u043a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0441\u0436\u0430\u0442\u0438\u044f \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432<\/p>\n

\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u0447\u0443\u0432\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431. Qwen3-Embedding<\/code> \u043e\u0442\u0434\u0430\u0451\u0442 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u043d\u0430 1024 \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f (\u0443 8B \u2014 \u0434\u043e 4096). \u0412\u043e\u0437\u044c\u043c\u0451\u043c \u0442\u0438\u043f\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0440\u043f\u0443\u0441 \u043d\u0430 100\u041c \u0447\u0430\u043d\u043a\u043e\u0432 \u0438 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 1024-dim \u0432 fp32:<\/p>\n

100_000_000 \u00d7 1024 \u00d7 4 \u0431\u0430\u0439\u0442\u0430 = 409 \u0413\u0411<\/code>
<\/a><\/div><\/pre>\n
409 \u0433\u0438\u0433\u0430\u0431\u0430\u0439\u0442 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u043e\u0434 \u0441\u044b\u0440\u044b\u0435 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b, \u0431\u0435\u0437 HNSW-\u0433\u0440\u0430\u0444\u0430 \u0441\u0432\u0435\u0440\u0445\u0443 (\u0430 \u043e\u043d \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0435\u0449\u0435 30-50%). \u042d\u0442\u043e \u0443\u0436\u0435 \u043d\u0435 \u0432\u043b\u0435\u0437\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0443\u0437\u0435\u043b \u0438 \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043e\u0449\u0443\u0442\u0438\u043c\u044b\u0445 \u0434\u0435\u043d\u0435\u0433 \u0432 \u0447\u0430\u0441. \u0422\u043e\u0442 \u0436\u0435 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0430\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0432\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0436\u0430\u0442\u0438\u044f — \u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u0446\u044b \u0433\u0438\u0433\u0430\u0431\u0430\u0439\u0442. \u0412\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u043d\u0435 \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0441\u0436\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c \u043b\u0438. \u0412\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 — \u0433\u0434\u0435 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0430 \u043d\u0435\u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0442\u0430 \u043f\u043e recall<\/strong><\/p>\n
\u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u0432\u0441\u0435 \u043e\u0441\u0438 \u0441\u0436\u0430\u0442\u0438\u044f, \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043d\u0430 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b, \u0433\u0434\u0435 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0434\u0435\u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043c\u044f\u0433\u043a\u043e, \u0430 \u0433\u0434\u0435 \u043e\u0431\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0430\u0441\u0442\u044c, \u0438 \u0432\u0430\u0441 \u0436\u0434\u0435\u0442 \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0439 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442 + Colab-\u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432\u044b \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u0430\u043b\u0438 \u0442\u043e \u0436\u0435 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435 \u043d\u0430 \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430\u0445, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e.<\/p>\n
> \u0412\u0435\u0441\u044c \u043a\u043e\u0434 \u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f — \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438. \u0421\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442 <\/em>compress_experiment.py<\/em><\/code> \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0430\u0448\u0443 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0443 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432 \u0438 \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u044f\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0438\u0436\u0435, \u043d\u0430 CPU. Colab-\u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0442\u043e \u0436\u0435 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435 \u043d\u0430 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 <\/em>Qwen3-Embedding-0.6B<\/em><\/code> — free-\u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 T4 \u0445\u0432\u0430\u0442\u0430\u0435\u0442<\/em><\/p>\n
\u0422\u0440\u0438 \u043e\u0441\u0438 \u0441\u0436\u0430\u0442\u0438\u044f (\u0438 \u043f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u0438\u0445 \u043f\u0443\u0442\u0430\u044e\u0442)<\/strong><\/p>\n
\u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f\u0442 \u00ab\u0441\u0436\u0430\u0442\u044c \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0435\u0440\u00bb, \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0441\u043c\u0435\u0448\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0442\u0440\u0438 \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0449\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u044f\u0445:<\/p>\n
1. \u0414\u0438\u0441\u0442\u0438\u043b\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f — \u0441\u0436\u0438\u043c\u0430\u0435\u043c \u0441\u0430\u043c\u0443 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c.<\/strong> \u0423\u0447\u0438\u043c \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c (0.6B) \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 (8B). \u0423\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0435\u0441 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, latency \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441\u0430 \u0438, \u043a\u043e\u0441\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e, \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430. \u042d\u0442\u043e \u0441\u0430\u043c\u044b\u0439 \u0434\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e\u0439 \u043f\u0443\u0442\u044c: \u043d\u0443\u0436\u0435\u043d \u0441\u0432\u043e\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435. \u0414\u0438\u0441\u0442\u0438\u043b\u043b\u044f\u0446\u0438\u044e \u044f \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044e \u0437\u0430 \u0441\u043a\u043e\u0431\u043a\u0430\u043c\u0438 — \u043e\u043d\u0430 \u0441\u043c\u044b\u043a\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u0444\u0430\u0439\u043d\u0442\u044e\u043d\u043e\u043c \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0435\u0440\u0430, \u0430 \u044d\u0442\u043e \u0434\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439\u043d\u043e \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439<\/p>\n
2. \u041a\u0432\u0430\u043d\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f — \u0441\u0436\u0438\u043c\u0430\u0435\u043c \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0447\u0438\u0441\u0435\u043b \u0432 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0435.<\/strong> \u0412\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e\u0439 \u0436\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043d\u043e \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435 \u0432 fp32 (4 \u0431\u0430\u0439\u0442\u0430), \u0430 \u0432 int8 (1 \u0431\u0430\u0439\u0442), int4 (\u043f\u043e\u043b\u0431\u0430\u0439\u0442\u0430) \u0438\u043b\u0438 \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u0432 1 \u0431\u0438\u0442\u0435. \u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043d\u0435 \u0442\u0440\u043e\u0433\u0430\u0435\u043c — \u0441\u0436\u0438\u043c\u0430\u0435\u043c \u0443\u0436\u0435 \u043f\u043e\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b. \u0414\u0435\u0448\u0435\u0432\u043e, \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u043c\u043e, \u0434\u0430\u0435\u0442 4\u201332x<\/p>\n
3. MRL-\u0443\u0441\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 — \u0441\u0436\u0438\u043c\u0430\u0435\u043c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430.<\/strong> \u041c\u0430\u0442\u0440\u0435\u0448\u043a\u0430 (Matryoshka Representation Learning): \u0440\u0435\u0436\u0435\u043c 1024-\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u0434\u043e 512\/256\/128, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0430 \u0442\u0430\u043a, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e\u0435 \u043b\u0435\u0436\u0438\u0442 \u0432 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043e\u0440\u0434\u0438\u043d\u0430\u0442\u0430\u0445<\/p>\n
\u041a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u043e\u0439 \u0444\u0430\u043a\u0442, \u0440\u0430\u0434\u0438 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u0443 \u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0443 \u0432 \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u0435: \u043e\u0441\u0438 2 \u0438 3 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043d\u0435 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u044e\u0442 GPU \u0438 \u043d\u0435 \u0442\u0440\u043e\u0433\u0430\u044e\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c<\/strong>. \u041e\u043d\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u043f\u043e\u0432\u0435\u0440\u0445 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432. GPU \u043d\u0443\u0436\u0435\u043d \u0440\u043e\u0432\u043d\u043e \u043e\u0434\u0438\u043d \u0440\u0430\u0437 — \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u0430\u043c\u0438 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0438. \u0412\u0441\u0435 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 — \u0430\u0440\u0438\u0444\u043c\u0435\u0442\u0438\u043a\u0430 \u043d\u0430 CPU<\/p>\n
\u041e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 Product Quantization (PQ)<\/strong> — \u0442\u043e\u0436\u0435 \u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f, \u043d\u043e \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u0430\u044f: \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u0431\u044c\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0434\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430, \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u0441\u044f \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u0439 \u043a\u043e\u0434\u0431\u0443\u043a. PQ \u0436\u0438\u0432\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u0435 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043b\u0438\u0449\u0430 (Qdrant, FAISS), \u0430 \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u0420\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u0435\u0433\u043e \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0441 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438<\/p>\n
\u041a\u0430\u043a \u0447\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e \u043c\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c \u0434\u0435\u0433\u0440\u0430\u0434\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e\u0442 \u0441\u0436\u0430\u0442\u0438\u044f<\/strong><\/p>\n
\u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u044e<\/p>\n
\u0421\u0436\u0430\u0442\u0438\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u043e\u0431\u043c\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043d\u0430 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u044c. \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e, \u043d\u0443\u0436\u0435\u043d \u044d\u0442\u0430\u043b\u043e\u043d. \u0421\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0431\u0435\u043d\u0447\u043c\u0430\u0440\u043a \u0441 \u0440\u0443\u0447\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u043e\u0439 \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u043d (\u043d\u043e \u044d\u0442\u0430 \u0442\u0435\u043c\u0430 \u0442\u043e\u0436\u0435 \u0434\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439\u043d\u0430 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e)<\/span> \u0438 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043e\u043d \u043d\u0430 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 — \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0435\u0440 \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435. \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439: \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u0436\u0430\u0442\u0438\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u043b\u043e \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0443\u0436\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043b\u043e. \u0418 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u044d\u0442\u0430\u043b\u043e\u043d \u0434\u043b\u044f \u043d\u0435\u0433\u043e — \u0441\u0430\u043c \u043d\u0435\u0441\u0436\u0430\u0442\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a<\/strong>.<\/p>\n
\u041c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u044f \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u0430\u044f, \u0435\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 ann-benchmarks \u0438 \u0441\u0430\u043c Qdrant \u043f\u0440\u0438 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u0435 \u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438:<\/p>\n
    \n
  1. \n
    \u0411\u0435\u0440\u0435\u043c \u043d\u0435\u0441\u0436\u0430\u0442\u044b\u0435 fp32-\u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b. \u0414\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 \u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0431\u043e\u0440\u043e\u043c \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c top-10 \u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u0439\u0448\u0438\u0445. \u042d\u0442\u043e golden<\/strong><\/p>\n<\/li>\n
  2. \n
    \u0421\u0436\u0438\u043c\u0430\u0435\u043c \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b \u043b\u044e\u0431\u044b\u043c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043c. \u0414\u043b\u044f \u0442\u0435\u0445 \u0436\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 \u0438\u0449\u0435\u043c top-10 \u0443\u0436\u0435 \u043f\u043e \u0441\u0436\u0430\u0442\u044b\u043c<\/p>\n<\/li>\n
  3. \n
    recall@10 = |top10_\u0441\u0436\u0430\u0442\u044b\u0439 \u2229 top10_fp32| \/ 10<\/code>, \u0443\u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u044f\u0435\u043c \u043f\u043e \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430\u043c<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n
    recall@10 = 1.0 \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0436\u0430\u0442\u0438\u0435 \u043d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e \u043d\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u043b\u043e \u0432 \u0432\u044b\u0434\u0430\u0447\u0435. <\/p>\n
    recall@10 = 0.7 \u2014 \u0432 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u043c 3 \u0438\u0437 10 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u0441\u0436\u0430\u0442\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044f\u043b\u043e. <\/p>\n
    \u0420\u0443\u0447\u043d\u0430\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u0430 \u0442\u0443\u0442 \u043d\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u0430: \u043c\u044b \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u044f\u0435\u043c \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044e \u043e\u0442 \u0441\u0436\u0430\u0442\u0438\u044f<\/strong>, \u0438 fp32-\u0432\u044b\u0434\u0430\u0447\u0430 \u0441\u043b\u0443\u0436\u0438\u0442 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u043d\u044b\u043c \u043d\u0443\u043b\u0435\u043c \u043e\u0442\u0441\u0447\u0435\u0442\u0430.<\/p>\n
    def recall_at_k(pred, gold, k=10):    hits = sum(len(set(p[:k]) & set(g[:k])) for p, g in zip(pred, gold))    return hits \/ (len(gold) * k)<\/code>
    <\/a><\/div><\/pre>\n
    \u0412\u0441\u0435 \u0446\u0438\u0444\u0440\u044b \u043d\u0438\u0436\u0435 — \u043f\u0440\u043e\u0433\u043e\u043d Qwen3-Embedding-0.6B<\/code> (1024-dim) \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0440\u043f\u0443\u0441\u0435 \u0438\u0437 5500 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, 500 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432. \u042d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0438 \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442 Colab-\u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a (\u0435\u0434\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 GPU-\u0448\u0430\u0433), \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435 compress_experiment.py<\/code>\u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b \u043d\u0430 CPU. Golden — \u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0439 fp32-\u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043f\u043e \u043f\u043e\u043b\u043d\u044b\u043c 1024-\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u043c \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430\u043c.<\/p>\n
    \u041a\u0432\u0430\u043d\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f: int8 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u0435\u043d, binary \u2014 \u043e\u0431\u0440\u044b\u0432<\/strong><\/p>\n
    \u041d\u0430\u0447\u043d\u0435\u043c \u0441 \u043f\u043e\u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0418\u0434\u0435\u044f: \u0443 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043e\u0440\u0434\u0438\u043d\u0430\u0442\u044b \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d [min, max]<\/code> \u043f\u043e \u043a\u043e\u0440\u043f\u0443\u0441\u0443. \u0420\u0430\u0437\u0431\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0435\u0433\u043e \u043d\u0430 2^bits<\/code> \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0439 \u0438 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043c \u043d\u043e\u043c\u0435\u0440 \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u044f \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e float.<\/p>\n
    def q_scalar(C, bits):    levels = (1 << bits) - 1    lo, hi = C.min(0), C.max(0)          # \u043f\u043e \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e    scale = (hi - lo) \/ levels    codes = np.clip(np.round((C - lo) \/ scale), 0, levels)    return codes * scale + lo            # \u0434\u0435\u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440<\/code>
    <\/a><\/div><\/pre>\n
    \u0412\u043e\u0442 \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0441 recall@10 \u0438 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u044c\u044e \u043f\u043e \u0448\u0430\u0433\u0430\u043c \u0441\u0436\u0430\u0442\u0438\u044f:<\/p>\n
    \n
    \n\n\n\n\n\n\n\n\n
    \n
    \u041c\u0435\u0442\u043e\u0434<\/strong><\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    recall@10<\/strong><\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    \u0411\u0430\u0439\u0442\/\u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440<\/strong><\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    \u0421\u0436\u0430\u0442\u0438\u0435<\/strong><\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    \u0413\u0411 \u043d\u0430 1\u041c \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n
    \n
    fp32 (baseline)<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    1.0000<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    4096<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    1x<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    4.096<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n
    \n
    fp16<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    0.9984<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    2048<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    2x<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    2.048<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n
    \n
    int8<\/strong><\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    0.9964<\/strong><\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    1024<\/strong><\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    4x<\/strong><\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    1.024<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n
    \n
    int4<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    0.9478<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    512<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    8x<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    0.512<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n
    \n
    binary (\u0431\u0435\u0437 rescore)<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    0.6696<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    128<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    32x<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    0.128<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n
    \"\u0421\u043a\u0430\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e\u0435<\/p>\n
    \u0421\u043a\u0430\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e\u0435 \u0441\u0436\u0430\u0442\u0438\u0435: \u0442\u043e\u0447\u043a\u0430 \u043d\u0435\u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0442\u0430 \u043f\u043e recall<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
    fp16 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u0435\u043d.<\/strong> \u0412\u0434\u0432\u043e\u0435 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438, recall \u043d\u0435 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0438\u0442\u044c \u043e\u0442 fp32 (0.9984). \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0434\u043e \u0441\u0438\u0445 \u043f\u043e\u0440 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u0435 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u0432 fp32 — \u0432\u044b \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043f\u043b\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u0434\u0432\u043e\u0435 \u043d\u0438 \u0437\u0430 \u0447\u0442\u043e. fp16 \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e, \u043a\u0430\u043a \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u0443\u044e \u0433\u0438\u0433\u0438\u0435\u043d\u0443 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430.<\/p>\n
    int8 — \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u0435\u043d \u0438 \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0442\u043e\u0447\u043a\u0430 \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e.<\/strong> 4x \u0441\u0436\u0430\u0442\u0438\u044f, recall 0.9964 — \u043f\u0430\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442\u0430. \u0421\u043e\u0433\u043b\u0430\u0441\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u0442\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0437\u0430\u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 Qwen: int8-\u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u0442 retrieval-\u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441 \u043f\u0440\u0435\u043d\u0435\u0431\u0440\u0435\u0436\u0438\u043c\u043e\u0439 \u0434\u0435\u0433\u0440\u0430\u0434\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439. 409 \u0413\u0411 \u0438\u0437 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0432\u043e \u0432\u0441\u0442\u0443\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 ~102 \u0413\u0411, \u0438 \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u0431\u0435\u0437 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439.<\/p>\n
    int4 — \u043e\u0441\u043e\u0437\u043d\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439, \u043d\u043e \u0449\u0430\u0434\u044f\u0449\u0438\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u043d.<\/strong> 8x \u0441\u0436\u0430\u0442\u0438\u044f, recall 0.948 \u2014 \u043c\u0438\u043d\u0443\u0441 ~5 \u043f\u0443\u043d\u043a\u0442\u043e\u0432. \u0414\u043b\u044f \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0441\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u0435\u0432 \u044d\u0442\u043e \u0442\u0435\u0440\u043f\u0438\u043c\u043e (\u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0441\u0432\u0435\u0440\u0445\u0443 \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 reranker, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0440\u0430\u043d\u0436\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0442\u043e\u043f), \u043d\u043e \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0442\u044c int4 \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u0443\u0436\u0435 \u043d\u0435\u043b\u044c\u0437\u044f — \u0441\u0432\u0435\u0440\u044f\u0439\u0442\u0435\u0441\u044c \u0441 \u0431\u0435\u043d\u0447\u043c\u0430\u0440\u043a\u043e\u043c.<\/p>\n
    binary \u0432 \u043e\u0434\u0438\u043d\u043e\u0447\u043a\u0443 — \u043a\u0430\u0442\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0444\u0430.<\/strong> 32x \u0441\u0436\u0430\u0442\u0438\u044f \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043b\u0430\u0437\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, \u043d\u043e recall \u0440\u0443\u0445\u043d\u0443\u043b \u0434\u043e 0.67. \u0422\u0440\u0435\u0442\u044c \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0442\u0435\u0440\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u043b\u0438 binary quantization \u0438 \u043d\u0435 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043b\u0438 \u043d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 — \u0432\u044b \u0441\u043b\u043e\u043c\u0430\u043b\u0438 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a. \u0418 \u0432\u043e\u0442 \u0442\u0443\u0442 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e\u0435.<\/p>\n
    Binary + rescoring: \u043a\u0430\u043a \u0432\u0435\u0440\u043d\u0443\u0442\u044c recall \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u043e<\/strong><\/p>\n
    Binary quantization \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043e\u0442 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0431\u0438\u0442 — \u0437\u043d\u0430\u043a. \u0412\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u043d\u0430 1024 \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0436\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 4096 \u0431\u0430\u0439\u0442 \u0434\u043e 128 \u0431\u0430\u0439\u0442, \u0438 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u0438\u0434\u0435\u0442 \u043f\u043e \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044e \u0425\u044d\u043c\u043c\u0438\u043d\u0433\u0430 (XOR + popcount) — \u044d\u0442\u043e \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430 \u0440\u0435\u0433\u0438\u0441\u0442\u0440\u0430\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u0430, \u0434\u0438\u043a\u043e \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u044b\u0435. \u041f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430 \u043e\u0434\u043d\u0430: \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u0438\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0430\u043b\u043e, \u0433\u0440\u0443\u0431\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043f\u0443\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f.<\/p>\n
    \u0420\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 — oversampling + rescoring<\/strong>. \u041d\u0435 \u0431\u0435\u0440\u0435\u043c top-10 \u043f\u043e \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u044b\u043c \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430\u043c. \u0411\u0435\u0440\u0435\u043c top-30 \u0438\u043b\u0438 top-50 (\u044d\u0442\u043e \u0438 \u0435\u0441\u0442\u044c oversampling), \u0430 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0440\u0430\u043d\u0436\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043d\u0434\u0438\u0434\u0430\u0442\u043e\u0432 \u043f\u043e \u043f\u043e\u043b\u043d\u044b\u043c fp32-\u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430\u043c<\/strong> \u0438 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0438\u0435 top-10.<\/p>\n
    def binary_rescore(Qb, Cb, Qf, Cf, k, oversample):    cand = binary_search(Qb, Cb, k * oversample)     # \u0433\u0440\u0443\u0431\u043e, \u043d\u043e \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e: \u043f\u043e \u0431\u0438\u0442\u0430\u043c    out = []    for i in range(len(Qf)):        c = cand[i]        scores = Cf[c] @ Qf[i]                        # \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e, \u043d\u043e \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u043e \u043a\u0430\u043d\u0434\u0438\u0434\u0430\u0442\u0430\u043c        out.append(c[np.argsort(-scores)[:k]])    return out<\/code>
    <\/a><\/div><\/pre>\n
    \u0424\u043e\u043a\u0443\u0441 \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e rescoring \u0434\u0435\u0448\u0435\u0432\u044b\u0439: \u043c\u044b \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0435 \u0441\u043a\u0430\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435 \u043f\u043e \u0432\u0441\u0435\u0439 \u0431\u0430\u0437\u0435, \u0430 \u043f\u043e 30\u201350 \u043a\u0430\u043d\u0434\u0438\u0434\u0430\u0442\u0430\u043c \u043d\u0430 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441. \u0421\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u043a\u0430\u043a oversampling \u0432\u044b\u0442\u0430\u0441\u043a\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 recall:<\/p>\n
    \n
    \n\n\n\n\n\n\n\n\n
    \n
    \u041a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f<\/strong><\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    recall@10<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n
    \n
    binary \u0431\u0435\u0437 rescore<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    0.6696<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n
    \n
    binary + rescore \u00d72<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    0.8598<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n
    \n
    binary + rescore \u00d73<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    0.9248<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n
    \n
    binary + rescore \u00d75<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    0.9666<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n
    \n
    binary + rescore \u00d710<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    0.9912<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n
    \"Binary<\/p>\n
    Binary + rescoring: \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0432\u043e\u0441\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 recall<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
    \u0418\u0437 recall 0.67 \u043f\u0440\u0438 \u00d73 oversampling \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f 0.925, \u043f\u0440\u0438 \u00d75 — 0.967, \u043f\u0440\u0438 \u00d710 — \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 fp32 (0.991). \u0414\u043b\u044f \u0442\u0440\u0435\u0445-\u043f\u044f\u0442\u0438\u043a\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u0439 \u00ab\u043f\u0435\u0440\u0435\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438\u00bb \u043a\u0430\u043d\u0434\u0438\u0434\u0430\u0442\u043e\u0432 \u043f\u0440\u0438 32\u00d7 \u0441\u0436\u0430\u0442\u0438\u0438 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f. \u042d\u0442\u043e \u0440\u043e\u0432\u043d\u043e \u0442\u043e\u0442 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442, \u0440\u0430\u0434\u0438 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e binary quantization \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b: \u0433\u0440\u0443\u0431\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043f\u043e \u0431\u0438\u0442\u0430\u043c + \u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0439 rerank \u043f\u043e \u043f\u043e\u043b\u043d\u044b\u043c \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430\u043c<\/strong>.<\/p>\n
    \u041f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0430 Qdrant \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0434\u0442\u0432\u0435\u0440\u0436\u0434\u0430\u0435\u0442: \u043e\u043d\u0438 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u044e\u0442 oversampling \u0432 \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u0435 1.5\u20133x \u043a\u0430\u043a sweet spot \u0438 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0430\u044e\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430\u0445 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, Cohere 4096-dim) binary + rescoring \u0434\u0430\u0435\u0442 recall@50 \u043e\u043a\u043e\u043b\u043e 0.98 \u043f\u0440\u0438 2x oversampling, \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u044f\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u0434\u043e 40x. \u041b\u043e\u0433\u0438\u043a\u0430 \u0442\u0430 \u0436\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0443 reranker’\u0430 \u0432 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c RAG: \u0434\u0435\u0448\u0435\u0432\u044b\u0439 \u043a\u0430\u043d\u0434\u0438\u0434\u0430\u0442\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0442\u0431\u043e\u0440, \u0434\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0442\u043e\u043f.<\/p>\n
    \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u0436\u0435 — \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0430\u043d\u0442\u0438\u043f\u0430\u0442\u0442\u0435\u0440\u043d.<\/p>\n
    > Binary quantization \u0431\u0435\u0437 rescoring \u0443\u0431\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e; \u0441 rescoring — \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u0430.<\/em><\/strong> \u0420\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0430 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u00ab\u0441\u043b\u043e\u043c\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u043c\u00bb (0.67) \u0438 \u00ab\u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u043a\u0448\u0435\u043d\u043e\u043c\u00bb (0.93\u20130.97) — \u044d\u0442\u043e \u043e\u0434\u043d\u0430 \u043e\u043f\u0446\u0438\u044f <\/em>rescore=True<\/em><\/code> \u0438 oversampling. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0432\u0438\u0434\u0438\u0442\u0435 \u0432 \u0431\u0435\u043d\u0447\u043c\u0430\u0440\u043a\u0435, \u0447\u0442\u043e binary \u00ab\u043d\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442\u00bb, \u0432 9 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u044f\u0445 \u0438\u0437 10 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 rescoring.<\/em><\/p>\n
    \u0418 \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435, \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435 \u043e\u0447\u0435\u0432\u0438\u0434\u043d\u043e\u0435: binary \u043b\u044e\u0431\u0438\u0442 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0443\u044e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c.<\/strong> \u041e\u0434\u0438\u043d \u0431\u0438\u0442 \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 — \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442, \u0432\u0435\u0441\u044c \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b \u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u0439. \u0427\u0435\u043c \u0432\u044b\u0448\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0442\u0435\u043c \u043b\u0435\u0433\u0447\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0441\u044f \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f: \u043d\u0430 4096-dim \u043e\u043d\u0430 \u043e\u0442\u044a\u0435\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u043d\u043e \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435, \u0447\u0435\u043c \u043d\u0430 1024 (\u0445\u043e\u0442\u044f rescoring \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u0435\u043d \u0438 \u0442\u0430\u043c). \u0410 \u0432\u043e\u0442 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0441\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0430\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0432\u043d\u043e \u0443\u0441\u0435\u043a\u043b\u0438 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u043f\u043e MRL, \u0430 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 — \u0432\u044b \u0437\u0430\u0431\u0440\u0430\u043b\u0438 \u0443 binary \u0440\u043e\u0432\u043d\u043e \u0442\u043e\u0442 \u0431\u044e\u0434\u0436\u0435\u0442, \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u043e\u043d \u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442\u0441\u044f.<\/p>\n
    MRL-\u0443\u0441\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435: \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0435\u0448\u043a\u0430 \u043e\u043a\u0443\u043f\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438 \u043f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u0443\u0441\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u043e<\/strong><\/p>\n
    Matryoshka Representation Learning — \u043f\u0440\u0438\u0435\u043c, \u043f\u0440\u0438 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0442 \u0442\u0430\u043a, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0430\u043b\u0441\u044f \u043e\u0441\u043c\u044b\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u043f\u0440\u0438 \u0443\u0441\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438. \u041e\u0431\u0440\u0435\u0437\u0430\u043b\u0438 1024-\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u0434\u043e \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0445 256 \u043a\u043e\u043e\u0440\u0434\u0438\u043d\u0430\u0442, \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 — \u0438 \u043e\u043d \u0432\u0441\u0435 \u0435\u0449\u0435 \u0438\u0449\u0435\u0442. Qwen3-Embedding \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0430 \u0441 MRL \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 32 \u0434\u043e 1024 \u0438\u0437 \u043a\u043e\u0440\u043e\u0431\u043a\u0438.<\/p>\n
    \u0421\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0442\u0435\u0437\u0438\u0441 \u0437\u0432\u0443\u0447\u0438\u0442 \u0442\u0430\u043a: \u00abMRL-\u0443\u0441\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043c\u044f\u0433\u043a\u043e \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430 MRL-\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u0445, \u043d\u0430 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0443\u0441\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0441\u0435 \u043b\u043e\u043c\u0430\u0435\u0442\u00bb. \u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438<\/strong> \u043f\u0440\u0430\u0432\u0434\u0430, \u0438 \u0441\u0432\u0435\u0436\u0430\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 2026 \u0433\u043e\u0434\u0430 (\u00abTo MRL or not to MRL\u00bb, arXiv:2605.16608) \u0443\u0442\u043e\u0447\u043d\u044f\u0435\u0442, \u0433\u0434\u0435 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e.<\/p>\n
    \u041e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0438 \u0443\u0441\u0442\u043e\u0439\u0447\u0438\u0432\u044b \u043a \u0443\u0441\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u0441\u0430\u043c\u0438 \u043f\u043e \u0441\u0435\u0431\u0435<\/strong>, \u0431\u0435\u0437 \u0432\u0441\u044f\u043a\u043e\u0433\u043e MRL — \u043d\u043e \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0434\u043e \u0443\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043e\u043a\u0440\u0430\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f (\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u0434\u043e \u221270\u202680% \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438). \u0410 \u0432\u043e\u0442 \u0432 \u0437\u043e\u043d\u0435 \u0442\u044f\u0436\u0435\u043b\u043e\u0433\u043e \u0443\u0441\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f (\u0441\u043e\u043a\u0440\u0430\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 80%+, \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c 1024 \u2192 128 \u0438 \u043d\u0438\u0436\u0435) \u043d\u0435\u043c\u0430\u0442\u00ad\u0440\u0435\u0448\u0435\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043e\u0431\u0432\u0430\u043b\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f, \u0438 \u0432\u043e\u0442 \u0442\u0430\u043c MRL \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0440\u0435\u0448\u0430\u0435\u0442. \u0422\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c MRL \u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0437\u0430 \u0432\u044b\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0437\u043e\u043d\u0435 \u0430\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0432\u043d\u043e\u0433\u043e \u0443\u0441\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f; \u0443\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0441\u043e\u043a\u0440\u0430\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0438 \u0431\u0435\u0437 \u043d\u0435\u0433\u043e.<\/p>\n
    \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u043c \u043d\u0430 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c Qwen3. \u041c\u044b \u0443\u0441\u0435\u043a\u0430\u043b\u0438 1024-\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u0434\u0432\u0443\u043c\u044f \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0430\u043c\u0438: \u043d\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u043c MRL (\u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 k \u043a\u043e\u043e\u0440\u0434\u0438\u043d\u0430\u0442 — \u0442\u0430\u043a \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0430) \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043e\u0441\u0435\u0439 (\u043b\u043e\u043c\u0430\u0435\u043c MRL-\u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u043a, \u044d\u043c\u0443\u043b\u0438\u0440\u0443\u044f \u00ab\u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u0443\u044e\u00bb \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c). recall \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0433\u043e 1024-\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430:<\/p>\n
    \n
    \n\n\n\n\n\n\n\n\n
    \n
    \u0420\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c<\/strong><\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    \u0421\u043e\u043a\u0440\u0430\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435<\/strong><\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    \u043d\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 MRL Qwen3<\/strong><\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u043a \u043e\u0441\u0435\u0439<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n
    \n
    512<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    \u221250%<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    0.7962<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    0.7612<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n
    \n
    256<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    \u221275%<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    0.6662<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    0.6250<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n
    \n
    128<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    \u221288%<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    0.5610<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    0.4730<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n
    \n
    64<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    \u221294%<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    0.4354<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    0.3038<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n
    \n
    32<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    \u221297%<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    0.3016<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    0.1588<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n
    \"MRL-\u0443\u0441\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/p>\n
    MRL-\u0443\u0441\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 Qwen3: \u043d\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u043a \u043f\u0440\u043e\u0442\u0438\u0432 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
    \u0422\u0443\u0442 \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0434\u0432\u0435 \u0432\u0435\u0449\u0438, \u0438 \u043e\u0431\u0435 \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0435:<\/p>\n
    \u041d\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 MRL \u0441\u0442\u0430\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0431\u044c\u0435\u0442 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u043a, \u0438 \u0440\u0430\u0437\u0440\u044b\u0432 \u0440\u0430\u0441\u0442\u0435\u0442 \u0441 \u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u043e\u0439 \u0443\u0441\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/strong> \u041d\u0430 \u221250% \u044d\u0442\u043e 0.80 \u043f\u0440\u043e\u0442\u0438\u0432 0.76 (\u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0430 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0430\u044f), \u0430 \u043d\u0430 \u221294% \u0443\u0436\u0435 0.44 \u043f\u0440\u043e\u0442\u0438\u0432 0.30, \u043d\u0430 \u221297% \u2014 0.30 \u043f\u0440\u043e\u0442\u0438\u0432 0.16, \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u0432\u0434\u0432\u043e\u0435. \u042d\u0442\u043e \u0440\u043e\u0432\u043d\u043e \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 arXiv:2605.16608: MRL-\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u043a\u0443\u043f\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0432 \u0437\u043e\u043d\u0435 \u0442\u044f\u0436\u0435\u043b\u043e\u0433\u043e \u0443\u0441\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0417\u0430 \u044d\u0442\u043e \u0438 \u043f\u043b\u0430\u0442\u044f\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0441 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0435\u0448\u043a\u043e\u0439.<\/p>\n
    \u041d\u043e \u0441\u0430\u043c\u043e \u0443\u0441\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 — \u0441\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c \u043d\u0435 \u00ab\u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u043e\u00bb.<\/strong> \u0414\u0430\u0436\u0435 \u043d\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 MRL \u043d\u0430 \u221250% \u0434\u0430\u0435\u0442 recall 0.80 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430: \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043f\u044f\u0442\u044b\u0439 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0432 top-10 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0442\u0430\u0441\u043e\u0432\u0430\u043b\u0441\u044f. \u042d\u0442\u043e \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0436\u0435\u0441\u0442\u0447\u0435, \u0447\u0435\u043c \u0440\u0430\u0441\u0445\u043e\u0436\u0438\u0435 \u00ab1\u20132% \u043f\u0440\u043e\u0441\u0430\u0434\u043a\u0438 \u043f\u0440\u0438 1024\u2192512\u00bb, \u0438 \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0443 \u0432 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0435. \u0420\u0430\u0441\u0445\u043e\u0436\u0430\u044f \u0446\u0438\u0444\u0440\u0430 — \u044d\u0442\u043e nDCG \u043f\u0440\u043e\u0442\u0438\u0432 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438<\/strong>: \u0443\u0441\u0435\u0447\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441\u0442\u043e\u043b\u044c \u0436\u0435 \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442, \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0432 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u043c \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0435, \u0438 nDCG \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u043d\u0435 \u043f\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442. \u041d\u0430\u0448\u0430 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0436\u0435 — \u044d\u0442\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u0432\u044b\u0434\u0430\u0447\u0435\u0439 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0438 \u043e\u043d\u0430 \u0447\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0443\u0441\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0432\u0430\u0448\u0443 \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0443\u044e \u0432\u044b\u0434\u0430\u0447\u0443<\/strong>. \u041f\u043b\u044e\u0441 \u043a\u043e\u0440\u043f\u0443\u0441 \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c — \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442, \u0430 \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0442\u043e\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 retrieval-\u0431\u0435\u043d\u0447\u043c\u0430\u0440\u043a, \u0447\u0442\u043e \u0442\u043e\u0436\u0435 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n
    \u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, MRL-\u0443\u0441\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 — \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0430\u044f \u043e\u0441\u044c \u0441\u0436\u0430\u0442\u0438\u044f, \u043d\u043e, \u0432 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u043e\u0442 int8, \u043e\u043d\u043e \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u043d\u043e \u0434\u0432\u0438\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0434\u0430\u0447\u0443 \u0443\u0436\u0435 \u043d\u0430 \u221250%. \u0420\u0435\u0437\u0430\u0442\u044c \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442, \u043d\u043e \u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441\u0432\u0435\u0440\u044f\u044f\u0441\u044c \u0441\u043e \u0441\u0432\u043e\u0438\u043c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0431\u0435\u043d\u0447\u043c\u0430\u0440\u043a\u043e\u043c<\/strong>: \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u043e\u043d \u043f\u043e\u043a\u0430\u0436\u0435\u0442, \u0443\u0448\u043b\u0438 \u043b\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0442\u0430\u0441\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0432 \u043d\u0435\u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u043c\u0438.<\/p>\n
    > <\/em>MRL-\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u043a\u0443\u043f\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u0435\u043c \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u0435\u0435, \u0447\u0435\u043c \u0433\u043b\u0443\u0431\u0436\u0435 \u0432\u044b \u0440\u0435\u0436\u0435\u0442\u0435.<\/em><\/strong> \u041d\u0430 \u0443\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u0443\u0441\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0430 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0435\u0448\u043a\u043e\u0439 \u0438 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e \u043d\u0435\u0432\u0435\u043b\u0438\u043a\u0430; \u0432 \u0437\u043e\u043d\u0435 \u0442\u044f\u0436\u0435\u043b\u043e\u0433\u043e \u0441\u0436\u0430\u0442\u0438\u044f \u043e\u043d\u0430 \u0432\u044b\u0440\u0430\u0441\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u0432\u0434\u0432\u043e\u0435. \u041d\u043e \u043d\u0435 \u043f\u0443\u0442\u0430\u0439\u0442\u0435 \u00abMRL \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0430\u00bb \u0441 \u00ab\u0443\u0441\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u043e\u00bb — \u0441\u0430\u043c\u043e \u043f\u043e \u0441\u0435\u0431\u0435 \u0443\u0441\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0432\u0438\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0434\u0430\u0447\u0443, \u0438 \u0446\u0435\u043d\u0443 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0441\u0434\u0432\u0438\u0433\u0430 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0436\u0435\u0442 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u0430\u0448 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0431\u0435\u043d\u0447\u043c\u0430\u0440\u043a. \u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0432\u044b\u0448\u0435 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d \u044f\u0447\u0435\u0439\u043a\u043e\u0439 6 Colab-\u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u043d\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u043c MRL Qwen3<\/em><\/p>\n
    \u0425\u0440\u0430\u043d\u0438\u043b\u0438\u0449\u0435: PQ, scalar \u0438 binary \u043d\u0430 \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u0435 Qdrant<\/strong><\/p>\n
    \u0414\u043e \u0441\u0438\u0445 \u043f\u043e\u0440 \u043c\u044b \u0441\u0436\u0438\u043c\u0430\u043b\u0438 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b \u0440\u0443\u043a\u0430\u043c\u0438. \u0412 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u043a\u0448\u0435\u043d\u0435 \u0437\u0430 \u044d\u0442\u043e \u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u0430\u044f \u0431\u0430\u0437\u0430. Qdrant \u0443\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0442\u0440\u0438 \u0432\u0438\u0434\u0430 \u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e \u043d\u0430 \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043b\u0438\u0449\u0430, \u0438 \u0438\u0445 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u0430\u0442\u044c:<\/p>\n
    Scalar quantization (int8).<\/strong> \u0422\u043e\u0442 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0439 int8 \u0438\u0437 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b \u0432\u044b\u0448\u0435. Qdrant \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442 \u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u0432 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438, \u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u044b fp32 — \u043d\u0430 \u0434\u0438\u0441\u043a\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e rescoring. 4x \u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0438, recall ~0.99, \u0434\u0435\u0444\u043e\u043b\u0442\u043d\u0430\u044f \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447.<\/p>\n
    Binary quantization.<\/strong> 32x \u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0438, \u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441 oversampling<\/code> \u0438 rescore=True<\/code> (\u0441\u043c. \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b \u0432\u044b\u0448\u0435). Qdrant \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0443\u043f\u0440\u0435\u0436\u0434\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e binary \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430\u0445.<\/p>\n
    Product Quantization.<\/strong> \u041f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u0431\u044c\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 m<\/code> \u043f\u043e\u0434\u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432, \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c — \u043a\u043e\u0434\u0431\u0443\u043a \u043d\u0430 256 \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u043e\u0438\u0434\u043e\u0432, \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u043f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 m<\/code> \u0431\u0430\u0439\u0442. \u0421\u0436\u0430\u0442\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u0430\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u043c \u043f\u043e\u0434\u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432. \u0417\u0430\u043c\u0435\u0440\u0438\u043b\u0438 PQ \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0445 \u0436\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445:<\/p>\n
    \n
    \n\n\n\n\n\n\n
    \n
    \u041c\u0435\u0442\u043e\u0434<\/strong><\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    recall@10<\/strong><\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    \u0411\u0430\u0439\u0442\/\u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440<\/strong><\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    \u0421\u0436\u0430\u0442\u0438\u0435<\/strong><\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    \u041f\u043e\u0438\u0441\u043a, \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432\/\u0441<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n
    \n
    PQ, m=128<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    0.8100<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    128<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    32x<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    323<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n
    \n
    PQ, m=64<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    0.6926<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    64<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    64x<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    726<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n
    \n
    binary + rescore \u00d73<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    0.9248<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    128 (+fp32 \u0434\u043b\u044f rescore)<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    32x*<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    11589<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n
    * \u0421\u0430\u043c \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 — \u044d\u0442\u043e 128 \u0431\u0430\u0439\u0442\/\u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 (32x). \u041d\u043e \u0434\u043b\u044f rescoring \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u044b: \u0432 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u0435 \u043e\u043d\u0438 \u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u0440\u044f\u0434\u043e\u043c \u0432 int8 (\u0435\u0449\u0451 1024 \u0431\u0430\u0439\u0442), \u043e\u0442\u0441\u044e\u0434\u0430 128 + 1024. \u0412 Qdrant \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u044b \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u043b\u0435\u0436\u0430\u0442 \u0432 fp32 \u043d\u0430 \u0434\u0438\u0441\u043a\u0435 — \u0442\u043e\u0433\u0434\u0430 RAM-\u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f 128 \u0431\u0430\u0439\u0442, \u0430 \u043f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b \u0447\u0438\u0442\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441 \u0434\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043f\u0440\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0440\u0430\u043d\u0436\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438<\/p>\n
    \u0422\u0443\u0442 \u0432\u044b\u043b\u0435\u0437\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435\u0438\u043d\u0442\u0443\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u0430\u044f \u0432\u0435\u0449\u044c. <\/p>\n
    \u0413\u043e\u043b\u044b\u0439 PQ \u043d\u0430 32x (0.81) \u0441\u0430\u043c \u043f\u043e \u0441\u0435\u0431\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043b\u0438\u0447\u043d\u0435\u0435 \u0433\u043e\u043b\u043e\u0433\u043e binary (0.67) — \u043e\u043d \u0431\u044c\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435 \u043f\u043e \u0437\u043d\u0430\u043a\u0443, \u0430 \u043f\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0430\u043c, \u0438 \u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b. \u041d\u043e \u043f\u0440\u0438 \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 32x binary + rescoring \u0431\u044c\u0435\u0442 PQ \u0438 \u043f\u043e \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443 (0.92 \u043f\u0440\u043e\u0442\u0438\u0432 0.81), \u0438 \u043f\u043e \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438<\/strong> — \u0432 \u043c\u043e\u0435\u043c \u0431\u0440\u0443\u0442\u0444\u043e\u0440\u0441-\u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u0435 PQ \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u043a \u043c\u0435\u0434\u043b\u0435\u043d\u043d\u0435\u0435 \u0438\u0437-\u0437\u0430 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0439, \u0442\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043a\u0430\u043a \u0425\u044d\u043c\u043c\u0438\u043d\u0433 \u043d\u0430 \u0431\u0438\u0442\u0430\u0445 \u043b\u0435\u0442\u0430\u0435\u0442. \u041e\u0442\u0441\u044e\u0434\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e: PQ \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u044c \u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u0447\u043d\u0430 \u0434\u043e \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e \u0431\u0430\u0439\u0442\u0430 \u0438 \u0432\u044b \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b \u0432\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u0442\u043e\u043d\u043a\u0443\u044e \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0443 (\u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u043f\u043e\u0434\u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432, \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u0434\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432, \u0441\u0432\u043e\u0439 rescoring). \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0436\u0435 \u043d\u0443\u0436\u0435\u043d \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u00ab\u0441\u0436\u0430\u0442\u044c \u0432 32 \u0440\u0430\u0437\u0430 \u0438 \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044f\u0442\u044c recall\u00bb — binary + rescoring \u043f\u0440\u043e\u0449\u0435 \u0438 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0432\u044b\u0438\u0433\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442.<\/p>\n
    \u041f\u043e\u043b\u043d\u0430\u044f \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u0430 \u043f\u043e \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438 (\u0413\u0411 \u043d\u0430 1\u041c \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432, \u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d recall):<\/p>\n
    \"\u0421\u0442\u043e\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c<\/p>\n
    \u0421\u0442\u043e\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430 \u0432 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438 \u043f\u043e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430\u043c<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
    \u0418 \u0442\u0440\u0438 \u0432\u0435\u0449\u0438 \u043f\u0440\u043e Qdrant, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0431\u044c\u044e\u0442 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0435 \u0438 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043d\u0435\u0442 \u0432 \u0442\u0443\u0442\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b\u0430\u0445:<\/p>\n