Nemotron ColEmbed V2 NVIDIA: Robot Pencari Multimodal yang Bikin Akal Manusia Merinding (Tapi Tetap Butuh Kamu, Majikan!)

Modern search systems are increasingly processing heterogeneous document images that may contain text, tables, charts, figures, and other visual components.

NVIDIA introduces the Nemotron ColEmbed V2 family, a set of late-interaction embedding models available in three sizes—3B, 4B, and 8B—designed for highly accurate multimodal retrieval. These models adopt a unified approach to text–image retrieval and achieve state-of-the-art performance on the ViDoRe V1, V2, and V3 benchmarks.

Bagaimana seorang Majikan AI bisa memanfaatkan inovasi ini? Anggap saja Nemotron ColEmbed V2 ini seperti asisten perpustakaan super cerdas yang tidak hanya membaca judul buku, tapi juga bisa “melihat” isi gambar, grafik, hingga tabel dalam dokumen. Bedanya, asisten ini tidak akan pernah bosan mencarikan apa pun yang Anda minta, asalkan Anda tahu cara memberinya perintah yang detail.

The nemotron-colembed-vl-8b-v2, nemotron-colembed-vl-4b-v2, and llama-nemotron-colembed-vl-3b-v2 are state-of-the-art late interaction embedding models that rank 1st, 3rd, and 6th—the highest ranked models in each weight class, as of Feb 3, 2026, on the ViDoRe V3 benchmark: a comprehensive evaluation of visual document retrieval for enterprise use-case benchmark.

Konsep “late interaction” ini mirip dengan Anda menyuruh asisten mencari sesuatu. Daripada menyuruhnya membaca keseluruhan dokumen dan menyimpulkan secara umum (single-vector model seperti Llama-Nemotron-Embed-VL-1B), Nemotron ColEmbed V2 justru membaca setiap “token” (bagian kecil teks atau visual) dari permintaan Anda, lalu membandingkannya satu per satu dengan setiap token di dokumen. Ini seperti memastikan setiap detail kecil cocok, bukan cuma garis besarnya. Hasilnya? Akurasi yang bikin geleng-geleng kepala, tapi juga butuh “ruang penyimpanan” yang jauh lebih besar. Ingat, robot memang rajin, tapi belum tentu efisien kalau disuruh mikir terlalu detail.

Model nemotron-colembed-vl-8b-v2 yang paling “otot”, berhasil menduduki peringkat pertama di papan skor ViDoRe V3. Ini bukan sekadar ajang pamer teknologi, tapi sebuah indikator bahwa NVIDIA serius menghadirkan robot pencari yang bisa memahami konteks visual dan tekstual secara bersamaan. Bayangkan, Majikan punya tumpukan laporan keuangan yang penuh grafik, atau presentasi berisi infografis, dan Anda butuh menemukan satu data spesifik. Nah, robot ini yang akan menyisir semuanya, tanpa perlu Anda khawatirkan dia salah mengerti gambar atau tabel.

Meski begitu, penting untuk diingat bahwa di balik kecanggihan Nemotron ColEmbed V2, ada “sekolah” yang panjang dan rumit. Model ini dibangun di atas fondasi Vision-Language Models (VLMs) seperti Google SIGLIP2 dan Llama-3.2 untuk versi 3B, atau Qwen3-VL untuk versi 4B dan 8B. Modifikasi arsitektur yang mencakup “bi-directional self-attention” dan mekanisme “late interaction” ala ColBERT menunjukkan bahwa AI ini dirancang untuk belajar dari setiap sudut pandang input. Proses pelatihannya menggunakan arsitektur bi-encoder dan teknik “contrastive learning” dengan “hard negative mining”—bayangkan robot ini disuruh belajar dari kesalahannya sendiri berkali-kali sampai dia benar-benar paham.

Baca juga artikel menarik lainnya di kategori Update Algoritma.

Peningkatan signifikan juga terlihat dari versi V1 ke V2, terutama lewat “Advanced Model Merging” (menggabungkan kekuatan beberapa robot yang sudah dilatih) dan “Enhanced Synthetic Data” (memberi makan robot dengan data palsu yang sangat beragam, termasuk multibahasa). Ini membuktikan bahwa bahkan robot tercanggih pun masih perlu infrastruktur dan pelatihan yang tidak main-main. Tanpa Majikan yang cerdas mengatur dan memberi makan data, robot hanyalah tumpukan kode yang kurang piknik.

Kemampuan Nemotron ColEmbed V2 ini sangat berguna untuk sistem RAG (Retrieval Augmented Generation) multimodal, di mana pertanyaan teks bisa digunakan untuk mengambil gambar dokumen—mulai dari halaman biasa, teks, grafik, tabel, hingga infografis. Aplikasi potensialnya? Mesin pencari multimedia, sistem pencarian lintas-modal, dan AI percakapan yang bisa memahami input kaya makna. Artinya, robot ini bisa jadi asisten riset Anda yang paling diandalkan, asalkan Anda punya akal untuk memerintahnya. (Nah, kalau sudah begini, Anda pasti butuh menguasai teknik “prompting” tingkat dewa. Jangan sampai kalah cerdas sama robot!) Atau jika Anda ingin agar robot juga mengerti bahasa lokal, ada juga Nemotron yang sudah dilatih dengan data berbahasa Brazil, seperti yang kami bahas di artikel NVIDIA Luncurkan Nemotron-Personas-Brazil: Robot Makin ‘Brazil Banget’, Akal Majikan Harus Lebih Lokal!

Meskipun Nemotron ColEmbed V2 adalah jawara dalam akurasi pencarian, perlu diingat, robot ini haus memori. Menyimpan setiap “token embedding” dari seluruh dokumen akan memakan banyak ruang. Jadi, Majikan perlu pintar-pintar menimbang: apakah Anda butuh akurasi tertinggi sampai ke detail terkecil, atau kecepatan dan efisiensi penyimpanan yang lebih hemat? Pilihan ada di tangan Anda, Majikan. Kalau mau jadi majikan yang benar-benar ahli dalam mengendalikan AI agar hasil kerjamu tidak kalah canggih dari robot, kami merekomendasikan kursus AI Master. Atau jika Anda ingin membuat konten marketing yang tidak terkesan “robot banget” dengan memanfaatkan AI, Creative AI Marketing adalah jawabannya. Karena sejatinya, AI hanyalah alat, kitalah Majikan yang Punya Akal.

NVIDIA Nemotron ColEmbed V2 memang menandai lompatan besar dalam kemampuan pencarian teks-gambar dengan akurasi tinggi. Ketersediaan varian model 3B, 4B, dan 8B memberikan landasan kuat untuk penelitian dan eksperimen lebih lanjut dalam aplikasi retrieval multimodal. Namun, ingatlah baik-baik: sehebat apapun algoritma dan sebanyak apapun data yang diproses, tanpa manusia di balik layar yang menekan tombol ‘Enter’ dan punya akal untuk mengarahkan, robot ini hanyalah tumpukan sirkuit dan kode mati yang tidak akan pernah tahu cara membalas budi.

Ngomong-ngomong, tadi pagi tukang cilok langganan saya pakai kacamata hitam. Mungkin dia lagi mode stealth.

Artikel ini dirangkum dari sumber asli di “Nemotron ColEmbed V2: Raising the Bar for Multimodal Retrieval with ViDoRe V3’s Top Model”.

Gambar oleh: NVIDIA via Hugging Face Blog