Language Models are Universal Embedders
作者: Xin Zhang, Zehan Li, Yanzhao Zhang, Dingkun Long, Pengjun Xie, Meishan Zhang, Min Zhang
分类: cs.CL
发布日期: 2023-10-12 (更新: 2025-05-22)
备注: XLLM Workshop, ACL 2025
💡 一句话要点
提出通用嵌入模型以解决多语言任务的统一性问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 通用嵌入 多语言模型 大型语言模型 知识检索 内容审核 自然语言处理 模型评估
📋 核心要点
- 现有方法通常为特定任务或语言构建专用嵌入模型，缺乏统一性，导致资源浪费和效率低下。
- 论文提出利用预训练的多语言解码器大型语言模型（如BLOOM）构建通用嵌入模型，旨在实现跨语言和任务的统一嵌入。
- 实验结果显示，所提出的模型在多种语言和任务上均能生成高质量的嵌入，且在没有额外数据的情况下也能有效工作。
📝 摘要（中文）
在大型语言模型（LLM）革命中，嵌入是各种系统的关键组成部分，如为LLM检索知识或记忆，或构建内容审核过滤器。由于这些应用场景涵盖了英语及其他自然语言或编程语言，从检索到分类等，构建一个统一的嵌入模型比为每个场景构建专用模型更具优势。为此，论文提出了构建嵌入模型的简单策略，并引入了通用评估基准。实验结果表明，所训练的模型在生成跨语言和任务的良好嵌入方面表现出色，甚至扩展到没有微调/预训练数据的语言和任务。希望这项工作能够促进更强大的开源通用嵌入模型的发展。
🔬 方法详解
问题定义：论文要解决的问题是如何构建一个能够适应多种语言和任务的通用嵌入模型。现有方法往往为每个特定场景设计专用模型，导致资源浪费和模型泛化能力不足。
核心思路：论文的核心解决思路是利用预训练的多语言解码器大型语言模型，构建一个统一的嵌入模型。通过这种设计，模型能够在不同语言和任务之间共享知识，从而提高效率和效果。
技术框架：整体架构包括数据预处理、模型训练和评估三个主要阶段。首先，收集多种语言的文本数据进行预处理；然后，使用多语言解码器进行嵌入生成；最后，通过通用评估基准对模型进行性能评估。
关键创新：最重要的技术创新点在于提出了一个通用的嵌入模型框架，能够在没有特定微调或预训练数据的情况下，依然生成高质量的嵌入。这与现有方法的本质区别在于其通用性和适应性。
关键设计：在模型训练过程中，采用了特定的损失函数以优化嵌入质量，并在网络结构上进行了调整，以适应多语言输入的特性。具体的参数设置和训练策略在论文中有详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的通用嵌入模型在多种语言和任务上均表现出色，尤其是在没有额外微调数据的情况下，仍能生成高质量的嵌入。与基线模型相比，性能提升显著，展示了其广泛的适用性和有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括跨语言信息检索、内容审核、自然语言处理等。通过提供一个通用的嵌入模型，能够显著降低不同任务和语言之间的转换成本，提高系统的灵活性和适应性。未来，该模型有望推动更多开源通用嵌入技术的发展，促进多语言AI应用的普及。
📄 摘要（原文）
In the large language model (LLM) revolution, embedding is a key component of various systems, such as retrieving knowledge or memories for LLMs or building content moderation filters. As such cases span from English to other natural or programming languages, from retrieval to classification and beyond, it is advantageous to build a unified embedding model rather than dedicated ones for each scenario. In this context, the pre-trained multilingual decoder-only large language models, e.g., BLOOM, emerge as a viable backbone option. To assess their potential, we propose straightforward strategies for constructing embedders and introduce a universal evaluation benchmark. Experimental results show that our trained model is proficient at generating good embeddings across languages and tasks, even extending to languages and tasks for which no finetuning/pretraining data is available. We also present detailed analyses and additional evaluations. We hope that this work could encourage the development of more robust open-source universal embedders.