VultronRetriever 모델 패밀리가 Raise Summit Paris에서 발표되었고, 아이폰에서 완전 오프라인으로 문서 질의응답 및 임베딩을 수행하는 모습을 시연했어요.
VultronRetrieverPrime-8B 모델은 MTEB 리더보드 해당 클래스에서 1위를 차지하며, 최대 16배 작은 인덱스 저장 공간과 12배 높은 처리량을 보여요.
VultronRetrieverFlash-0.8B 모델은 최대 5배 큰 모델보다 뛰어난 성능을 내며, 엣지 장치에서 쿨하게 실행되고 분당 최대 60장의 이미지를 인덱싱할 수 있어요.
Hydra 아키텍처를 사용하면 이전 모델 대비 절반의 메모리로 정밀한 레이트 상호작용 검색과 생성이 가능하며, 모든 모델은 데이터 오염 없이 학습됐어요.