主要观点总结
本文介绍了文本嵌入技术的发展及其在自然语言处理中的应用。早期静态的文本嵌入学习方法如word2vec和GloVe无法捕捉丰富的上下文信息。为了增强性能和鲁棒性，最先进的方法采用复杂的多阶段训练范式，但存在缺陷。微软的研究团队提出了一种简单高效的文本嵌入训练方法，无需复杂的管道设计和人工数据集，利用大型语言模型（LLM）合成多样化文本数据，为数十万文本嵌入任务生成高质量嵌入。论文链接为https://arxiv.org/abs/2401.00368。
关键观点总结
关键观点1: 文本嵌入技术的重要性及发展历程
文本嵌入是自然语言处理领域的基础，早期方法多为静态的，无法捕捉上下文信息。最近，多阶段训练范式被提出，但存在缺陷。
关键观点2: 微软研究团队的文本嵌入训练方法
该方法简单高效，利用LLM合成多样化文本数据，无需复杂的管道设计和人工数据集。能为近100种语言的数十万文本嵌入任务生成高质量嵌入。
关键观点3: 合成数据生成的方法
利用GPT-4等LLM来合成数据，增强模型在多任务和多语言上的能力。提出简单的分类法将嵌入任务分类，对每类任务使用不同的提示模板生成数据。
关键观点4: 实验结果
使用合成数据进行微调时，Mistral-7B在BEIR和MTEB基准上获得有竞争力的性能。同时加入合成和标注数据进行微调时，实现最佳性能。该研究还展示了模型在多语言检索任务上的性能。
文章预览
文本嵌入（word embedding） 是自然语言处理（NLP）领域发展的基础，可以将文本映射到语义空间中，并转换为稠密的矢量，已经被广泛应用于各种自然语言处理（NLP）任务中，如信息检索（IR）、问答、文本相似度计算、推荐系统等等， 比如在IR领域，第一阶段的检索往往依赖于文本嵌入来进行相似度计算，先在大规模语料库中召回一个小的候选文件集，再进行细粒度的计算；基于嵌入的检索也是检索增强生成（RAG）的关键组成部分，使大型语言模型（LLM）可以访问动态的外部知识，而无需修改模型参数。 早期的文本嵌入学习方法如word2vec，GloVe等大多是静态的，无法捕捉自然语言中丰富的上下文信息；随着预训练语言模型的出现，Sentence-BERT和SimCSE等方法在自然语言推理（NLI）数据集上通过微调BERT来学习文本嵌入。 为了进一步增强文本嵌入的性能和
………………………………
