语言模型之text embedding（实战篇）

主要观点总结

文章介绍了在使用text embedding模型时的基底模型选择、使用方式、训练方式等关键点，并进行了相关讨论。文章指出，需要根据实际情况选择合适的基底模型，考虑语言限制、任务类型限制、文本长度限制和模型规模限制等因素。同时，文章还提到了使用方式和训练方式的不同，需要根据模型的特点和实际需求进行选择。最后，文章还讨论了统一embedding模型的应用以及大模型在text embedding任务上的作用，并指出了当前技术的一些挑战和未来发展方向。

关键观点总结

关键观点1: 简介

文章提供了对text embedding模型的简介和背景，包括不同模型的分类和发展历程。

关键观点2: 基底模型选择

在选择基底模型时，需要考虑语言限制、任务类型限制、文本长度限制和模型规模限制等因素。文章介绍了如何根据实际需求选择合适的模型。

关键观点3: 使用方式

不同模型的使用方式有所不同，需要根据模型的特点和实际需求进行选择。文章介绍了不同模型的使用方法和注意事项。

关键观点4: 训练方式

文章介绍了训练text embedding模型的方式，包括预训练、对比学习和finetune等。同时，需要注意训练损失和训练数据的构建。

关键观点5: 讨论

文章讨论了统一embedding模型的应用以及大模型在text embedding任务上的作用，包括数据的多样性和端到端的效果。同时，也指出了当前技术的一些挑战和未来发展方向。

文章预览

提纲 1 简介 2 背景 ‍ ‍ 3 基底模型选择 4 使用方式 5 训练方式 ‍ 6 讨论 ‍ ‍ 1 简介 ‍ ‍ ‍ ‍ ‍ ‍     在前面2年时间里介绍过数十种text embedding模型，虽然不同模型在MTEB这类benchmark上表现不尽相同，但是在实际使用过程，该选用哪个基底模型以及 选择哪种使用方式等问题还是值得进一步思考的。作为一个相对资深的实践者，在这里分享下一些基本使用经验。 ‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍ 2 背景     按照我的理解，我会把text embedding按照时间顺序分为以下几种类型，首先是在Bert之前的模型，主要是word2vec这种类型的模型，紧接是在Bert系列模型，典型代表是sentence bert跟simcse，然后是近几年才发展的统一句向量模型，包括sentence T5，GTR，Instructor等一系列模型，最后是这一两年里成功应用大模型到text embedding任务的decoder ………………………………