モデル情報

ColBERT-Zero

lightonai · ColBERT-Zero

> 🎯 **TL;DR**: First large-scale fully pre-trained ColBERT model using only public data. Achieves **55.43 nDCG@10** on BEIR benchmark, outperforming GTE-ModernColBERT and GTE-ModernBERT trained on closed and stronger data. **New SOTA on BEIR for models Nomic's base models are pre-trained with asymmetric prompts (`search_query:` and `search_document:`). While ColBERT has its own asymmetric mechanism via `[Q]` and `[D]` markers, we found: - **Stripping pre-training prompts during fine-tuning** causes significant performance degradation. - **Adding prompts to a model not pre-trained with them** also hurts performance. - **Even with perfect alignment**, prompts provide an intrinsic benefit: full ColBERT pre-training with prompts (55.43) vs. without prompts (54.61), no mismatch in either case, shows a meaningful 0.82-point gap. **Why do prompts help?** Our leading hypothesis is that prompt tokens act as **implicit query expansion**: extra slots that don't carry specific meaning but let the model store global information about the sequence. The original ColBERT used `[PAD]` tokens for this purpose, but modern Flash Attention implementations broke this trick (masked tokens no longer produce usable embeddings). Explicit prompt tokens may be quietly re-enabling it.

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情報更新日時2026/10/30 03:51:32
OVERVIEW

モデル紹介

> 🎯 **TL;DR**: First large-scale fully pre-trained ColBERT model using only public data. Achieves **55.43 nDCG@10** on BEIR benchmark, outperforming GTE-ModernColBERT and GTE-ModernBERT trained on closed and stronger data. **New SOTA on BEIR for models Nomic's base models are pre-trained with asymmetric prompts (`search_query:` and `search_document:`). While ColBERT has its own asymmetric mechanism via `[Q]` and `[D]` markers, we found: - **Stripping pre-training prompts during fine-tuning** causes significant performance degradation. - **Adding prompts to a model not pre-trained with them** also hurts performance. - **Even with perfect alignment**, prompts provide an intrinsic benefit: full ColBERT pre-training with prompts (55.43) vs. without prompts (54.61), no mismatch in either case, shows a meaningful 0.82-point gap. **Why do prompts help?** Our leading hypothesis is that prompt tokens act as **implicit query expansion**: extra slots that don't carry specific meaning but let the model store global information about the sequence. The original ColBERT used `[PAD]` tokens for this purpose, but modern Flash Attention implementations broke this trick (masked tokens no longer produce usable embeddings). Explicit prompt tokens may be quietly re-enabling it.

主な特徴

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

制約と注意点

具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。

PRICING & COST

出典別料金と費用分析

料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。

出典・チャネル入力出力課金単位収集日時
確認可能な料金がありません。出典を確認してください。

月額の基本トークン費用を試算

—

試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公開評価と実行設定

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

収録済みの全ランキング →

よくある質問

オープンウェイトなら無料で商用利用できますか?

必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

これはリアルタイムの請求料金ですか?

収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。

出典と追跡記録

许可证:apache-2.0。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。