无需人工标注！LLM加持文本嵌入学习：轻松支持100种语言，适配数十万下游任务

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原标题：无需人工标注！LLM加持文本嵌入学习：轻松支持100种语言，适配数十万下游任务
关键字：数据,研究人员,任务,报告,文本
文章来源：新智元
内容字数：10910字

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新智元报道编辑：LRS
【新智元导读】使用LLM生成海量任务的文本数据，无需人工标注即可大幅提升文本嵌入的适用度，只需1000训练步即可轻松扩展到100种语言。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鲁棒性，最先进的方法如E5和BGE采用了更复杂的多阶段训练范式，先对数十亿个

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