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超越标注:合成数据引领下的文本嵌入技术革新

  • 论文:https://arxiv.org/pdf/2401.00368
  • 代码:https://github.com/microsoft/unilm/tree/master/e5
  • 机构:微软
  • 领域:嵌入模型
  • 发表:BAAI 2024

这篇论文的标题是《Improving Text Embeddings with Large Language Models》,由微软公司的Liang Wang, Nan Yang, Xiaolong Huang, Linjun Yang, Rangan Majumder, Furu Wei等作者撰写。论文介绍了一种新颖且简单的方法,使用大型语言模型(Large Language Models, LLMs)生成的合成数据,以获得高质量的文本嵌入(text embeddings),并且只需要不到1000步的训练即可完成。这种方法与现有方法相比,不需要构建复杂的多阶段预训练流程,也不依赖于手动收集的数据集,这些手动收集的数据集通常受到任务多样性和语言覆盖的限制。

摘要(Abstract):

  • 论文提出了一种使用合成数据和少于1k训练步骤获得高质量文本嵌入的方法。
  • 该方法不依赖于多阶段中间预训练和少量标记数据集的微调。
  • 使用专有的LLMs为93种语言生成了数十万个文本嵌入任务的多样化合成数据。
  • 通过标准对比损失对开源的仅解码器LLMs进行微调。
  • 实验表明,该方法在没有使用任何标记数据的情况下,在竞争性文本嵌入基准测试中取得了强大的性能。
  • 当使用合成数据和标记数据的混合进行微调时,模型在BEIR和MTEB基准测试上取得了新的最先进结果。

引言(Introduction):

  • 文本嵌入是自然语言的向量表示,广泛应用于各种自然语言处理(NLP)任务。

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