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news 2025/8/7 16:27:20

镇平做网站,网站查询入口,有关网站建设国内外现状的文献,廊坊app开发公司前言文本嵌入模型能够将文本信息转化为稠密的向量表示，并在信息检索、语义相似度计算、文本分类等众多自然语言处理任务中发挥着关键作用。近年来，基于解码器的大型语言模型 (LLM) 开始在通用文本嵌入任务中超越传统的 BERT 或 T5 嵌入模型&#xff0c…

前言

文本嵌入模型能够将文本信息转化为稠密的向量表示，并在信息检索、语义相似度计算、文本分类等众多自然语言处理任务中发挥着关键作用。近年来，基于解码器的大型语言模型 (LLM) 开始在通用文本嵌入任务中超越传统的 BERT 或 T5 嵌入模型，展现出更强的语义理解能力和更灵活的应用潜力。

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技术特点

英伟达近期推出了全新开源模型 NV-Embed，旨在提升解码器 LLM 的嵌入能力，使其成为更强大的通用嵌入模型。NV-Embed 结合了独特的架构设计和训练方法，在性能上取得了突破性的进展，主要体现在以下几个方面：

双向注意力: 传统解码器 LLM 为了预测下一个词，采用了因果注意力机制，限制了模型对整个文本的理解能力。NV-Embed 巧妙地移除了因果注意力机制，采用双向注意力机制，使模型能够同时关注文本中的所有词语，从而提升文本表示的质量。
潜在注意力层: 为了更有效地对文本进行池化，获取更具表达力的文本表示，NV-Embed 引入了潜在注意力层。该层通过与可训练的潜在数组进行交叉注意力，对文本序列进行重新编码，并通过多层感知器 (MLP) 进一步优化表示。
两阶段指令微调: 为了使模型在检索和非检索任务 (例如分类、聚类) 上都表现出色，NV-Embed 采用了两阶段指令微调方法。第一阶段，模型在检索数据集上进行对比训练，利用批内负样本和人工筛选的困难负样本进行优化。第二阶段，将精心选择的非检索数据集加入到第一阶段的训练数据中，并关闭批内负样本训练。这种策略不仅提高了非检索任务的准确性，也意外地增强了检索性能。

性能表现

NV-Embed 模型在 MTEB (Massive Text Embedding Benchmark) 上取得了令人瞩目的成绩。该基准包含 56 项任务，涵盖了信息检索、重排序、分类、聚类和语义文本相似度等多种任务。NV-Embed 在这 56 项任务中获得了 69.32 的总分，排名第一，超越了包括 E5-mistral-7b-instruct、SFR-Embedding、Voyage-large-2-instruct 等在内的所有领先模型。值得注意的是，NV-Embed 在 BEIR (Benchmark for Information Retrieval) 基准测试 (包含 MTEB 中的 15 个检索任务) 上也获得了最高分 59.36。