谷歌DeepMind发布Gecko：专攻检索，与大7倍模型相抗衡

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原标题：谷歌DeepMind发布Gecko：专攻检索，与大7倍模型相抗衡
关键字：模型,文本,任务,数据,语义
文章来源：机器之心
内容字数：5259字

内容摘要：

机器之心报道
编辑：陈萍Gecko 是一种通用的文本嵌入模型，可用于训练包括文档检索、语义相似度和分类等各种任务。
文本嵌入模型在自然语言处理中扮演着重要角色，为各种文本相关任务提供了强大的语义表示和计算能力。
在语义表示上，文本嵌入模型将文本转换为高维向量空间中的向量表示，其中语义上相似的文本在向量空间中距离较近，从而捕捉了文本的语义信息，这种表示有助于计算机更好地理解和处理自然语言；在文本相似度计算上，基于文本嵌入的向量表示，可以轻松地计算文本之间的相似度，从而支持各种应用，如信息检索、问答系统和推荐系统；在信息检索上，文本嵌入模型可以用于改善信息检索系统，通过将查询与文档嵌入进行比较，找到最相关的文档或段落；在文本分类和聚类上，通过将文本嵌入到向量空间中，可以进行文本分类和聚类任务。
不同于以往，最近的研究重点不是为每个下游任务构建单独的嵌入模型，而是寻求创建支持多个任务的通用嵌入模型。
然而，通用文本嵌入模型面临这样一个挑战：这些模型需要大量的训练数据才能全面覆盖所需的领域，研究主要集中在使用大量的训练示例来解决所面临的挑战。
LLM 的出现提供了一种强大的替代方案，因为 LL

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