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原標題：無需人工標注！LLM加持文本嵌入學習：輕松支持100種語言，適配數十萬下游任務
關鍵字：數據,研究人員,任務,報告,文本
文章來源：新智元
內容字數：10910字

內容摘要：

新智元報道編輯：LRS
【新智元導讀】使用LLM生成海量任務的文本數據，無需人工標注即可大幅提升文本嵌入的適用度，只需1000訓練步即可輕松擴展到100種語言。文本嵌入（word embedding）是自然語言處理（NLP）領域發展的基礎，可以將文本映射到語義空間中，并轉換為稠密的矢量，已經被廣泛應用于各種自然語言處理（NLP）任務中，如信息檢索（IR）、問答、文本相似度計算、推薦系統等等，
比如在IR領域，第一階段的檢索往往依賴于文本嵌入來進行相似度計算，先在大規模語料庫中召回一個小的候選文件集，再進行細粒度的計算；基于嵌入的檢索也是檢索增強生成（RAG）的關鍵組成部分，使大型語言模型（LLM）可以訪問動態的外部知識，而無需修改模型參數。
早期的文本嵌入學習方法如word2vec，GloVe等大多是靜態的，無法捕捉自然語言中豐富的上下文信息；隨著預訓練語言模型的出現，Sentence-BERT和SimCSE等方法在自然語言推理（NLI）數據集上通過微調BERT來學習文本嵌入。
為了進一步增強文本嵌入的性能和魯棒性，最先進的方法如E5和BGE采用了更復雜的多階段訓練范式，先對數十億個

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作者簡介：智能+中國主平臺，致力于推動中國從互聯網+邁向智能+新紀元。重點關注人工智能、機器人等前沿領域發展，關注人機融合、人工智能和機器人對人類社會與文明進化的影響，領航中國新智能時代。