文字嵌入（word embedding）是自然語言處理（NLP）領域的基礎技術，它能夠將文字對應到語意空間，並轉化為稠密的向量表示。這種方法已被廣泛應用於各種NLP任務，包括資訊檢索（IR）、問答、文字相似度計算和推薦系統等。透過文本嵌入，我們可以更好地理解文本的含義和關係，從而提高NLP任務的效果。
在資訊檢索（IR）領域，第一階段的檢索通常使用文字嵌入進行相似度計算。它透過在大規模語料庫中召回一個小的候選文件集，然後進行細粒度的計算。基於嵌入的檢索也是檢索增強生成（RAG）的重要組成部分。它使得大型語言模型（LLM）能夠存取動態的外部知識，而無需修改模型參數。這樣一來，IR系統可以更好地利用文字嵌入和外部知識，提高檢索效果。
早期的文本嵌入學習方法如word2vec和GloVe雖然被廣泛應用，但它們的靜態特性限制了對自然語言中豐富上下文資訊的捕捉能力。然而，隨著預訓練語言模型的興起，一些新方法如Sentence-BERT和SimCSE透過微調BERT來學習文本嵌入，在自然語言推理（NLI）資料集上取得了顯著的進展。這些方法利用BERT的上下文感知能力，能夠更好地理解文本的語義和語境，從而提高了文本嵌入的品質和表達能力。透過預訓練和微調的結合，這些方法能夠從大規模的語料庫中學習到更豐富的語義信息，為自然語言處理
為了提高文本嵌入性能和魯棒性，先進的方法如E5和BGE採用了多階段訓練。它們首先對數十億個弱監督文本對進行預訓練，然後再在幾個標註資料集上進行微調。這種策略能夠有效地提昇文本嵌入的表現。
現有的多階段方法仍有兩個缺陷：
#1.建構一個複雜的多階段訓練pipeline，需要大量的工程工作來管理大量的相關性資料對（relevance pairs）。
2. 微調依賴人工收集的資料集，而這些資料集往往受到任務多樣性和語言覆蓋範圍的限制。
大部分方法都使用BERT式編碼器，忽略了更好的LLM和相關技術的訓練進展。
微軟的研究團隊最近提出了一種簡單而高效的文字嵌入訓練方法，以克服先前方法存在的一些缺陷。這種方法不需要複雜的管道設計或人工建構的資料集，而是利用LLM來合成多樣化的文字資料。透過這種方法，他們能夠為近100種語言的數十萬個文本嵌入任務產生高品質的文本嵌入，而整個訓練過程不到1000步。
論文連結：https://arxiv.org/abs/2401.00368
#具體來說，研究人員使用兩步驟提示策略，首先提示LLM腦力激盪候選任務池，然後提示LLM從池中產生給定任務的資料。
為了涵蓋不同的應用場景，研究人員為每個任務類型設計了多個提示模板，並將不同模板產生的資料進行聯合收割機組合，以提高多樣性。
實驗結果證明，當「僅對合成資料」進行微調時，Mistral-7B在BEIR和MTEB基準上獲得了非常有競爭力的性能；當同時加入合成和標註資料微調時，即可達到sota效能。
利用GPT-4等最先進的大型語言模型（LLM）來合成資料越來越受到重視，可以增強模型在多任務和多語言上的能力多樣性，進而可以訓練出更健壯的文本嵌入，在各種下游任務（如語義檢索、文本相似度計算、聚類）中都能表現良好。
為了產生多樣化的合成數據，研究人員提出了一個簡單的分類法，先將嵌入任務分類，然後再對每類任務使用不同的提示模板。
非對稱任務（Asymmetric Tasks）
#包含查詢（query）和文件在語意上相關但彼此不互為改寫（paraphrase）的任務。
根據查詢和文檔的長度，研究人員進一步將非對稱任務分為四個子類別：短-長匹配（短查詢和長文檔，商業搜尋引擎中的典型場景），長-短匹配，短-短匹配和長-長匹配。
對於每個子類別，研究人員設計了一個兩步驟提示模板，首先提示LLM腦力激盪的任務列表，然後產生一個具體的例子的任務定義的條件；從GPT -4的輸出大多連貫一致，品質很高。
在初步實驗中，研究人員也嘗試使用單一提示產生任務定義和查詢文件對，但資料多樣性不如上述的兩步方法。
對稱任務
#主要包括具有相似語意但不同表面形式的查詢和文件。
文中研究了兩個應用場景：單語種（monolingual）語義文本相似性（STS）和雙文本檢索，並且為每個場景設計了兩個不同的提示模板，根據其特定目標進行定制，由於任務的定義比較簡單，所以腦力激盪步驟可以省略。
為了進一步提高提示詞的多樣性，提高合成資料的多樣性，研究人員在每個提示板中加入了幾個佔位符，在運行時隨機採樣，例如“{query_length}”代表從集合“{少於5個單詞，5-10個單詞，至少10個單詞}”中採樣的。
為了產生多語言數據，研究人員從XLM-R的語言清單中取樣「{language}」的值，給予高資源語言更多的權重；任何不符合預定義JSON格式的產生資料都會在解析過程中被丟棄；也會根據精確的字串比對刪除重複項。
給定一個相關的查詢-文檔對，先使用原始查詢q 來產生一個新的指令q_inst，其中「{task_definition}」是嵌入任務的一句話所描述的佔位符。
對於產生的合成數據，使用腦力激盪步驟的輸出；對於其他數據集，例如MS-MARCO，研究人員手動建立任務定義並將其應用於資料集中的所有查詢，不修改文件端的任何指令前綴。
透過這種方式，可以預先建立文件索引，並且可以透過僅更改查詢端來自訂要執行的任務。
給定一個預先訓練的LLM，將一個[EOS]標記附加到查詢和文件的末尾，然後饋送到LLM中，透過取得最後一層[EOS]向量來取得查詢和文件嵌入。
然後採用標準的InfoNCE loss對批內negatives和hard negatives進行損失計算。
其中ℕ表示所有negatives的集合，
是用來計算查詢和文件之間的匹配分數， t是一個溫度超參數，在實驗中固定為0.02
研究人員使用Azure OpenAI服務產生了500k個樣本，包含150k條獨特指令，其中25%由GPT-3.5-Turbo生成，剩餘由GPT-4生成，總共消耗了1.8億個token 。
主要語言是英語，總共涵蓋93種語言；對於75種低資源語言，平均每種語言約有1k個樣本。
在資料品質方面，研究人員發現GPT-3.5-Turbo的部分輸出並沒有嚴格遵循提示範本中規定的準則，但儘管如此，整體品質仍然是可以接受的，初步實驗也證明了採用這一資料子集的好處。
模型微調與評估
#研究者對預訓練Mistral-7B使用上述損失微調1個epoch，遵循RankLLaMA的訓練方法，並使用秩為16的LoRA。
為了進一步降低GPU記憶體需求，採用梯度檢查點、混合精度訓練和DeepSpeed ZeRO-3等技術。
在訓練資料方面，同時使用了產生的合成資料和13個公共資料集，採樣後產生了約180萬個範例。
為了與先前的一些工作進行公平比較，研究人員也報告了當唯一的標註監督是MS-MARCO篇章排序資料集時的結果，還在MTEB基准上對模型進行了評估。
下表中可以看到，文中得到的模型「E5mistral-7B full data」在MTEB基準測試中獲得了最高的平均分，比之前最先進的模型高出2.4分。
在「w/ synthetic data only」設定中，沒有使用標註資料進行訓練，但效能仍然很有競爭力。
研究人員也對幾種商業文本嵌入模型進行了比較，但由於這些模型缺乏透明度和文檔，因此無法進行公平的比較。
不過，在BEIR基準上的檢索效能比較結果中可以看到，訓練得到的模型在很大程度上優於目前的商業模型。
多語言檢索
#為了評估模型的多語言能力，研究人員在MIRACL資料集上進行了評估，包含18種語言的人工標註查詢和相關性判斷。
結果顯示，該模型在高資源語言上超過了mE5-large，尤其是在英語上，性能表現更出色；不過對於低資源語言來說，該模型與mE5-base相比仍不理想。
研究人員將此歸因於Mistral-7B主要在英語資料上進行了預訓練，預測多語言模型可以用該方法來彌補這一差距。
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