XTR vereinfacht das bestehende dreistufige Inferenzverfahren von Multi-Vektor-Modellen, indem es den anfänglichen Token-Abruf verbessert. XTR bewertet Dokumente allein basierend auf den abgerufenen Tokens, was auch während des Trainings mit In-Batch-Dokumententokens optimiert wird.
Durch die Verwendung von Multi-Positiv-Kontrastivem Lernen anstelle von Kontrastivem Lernen mit einem einzigen Positiv-Beispiel kann die Robustheit von dichten Retrievern gegen Tippfehler verbessert werden.