ULLME: A Unified Framework for Large Language Model Embeddings with Generation-Augmented Learning

📄 arXiv: 2408.03402v1 📥 PDF

作者: Hieu Man, Nghia Trung Ngo, Franck Dernoncourt, Thien Huu Nguyen

分类: cs.CL, cs.IR

发布日期: 2024-08-06

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出ULLME框架以提升大语言模型的文本嵌入能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 文本嵌入 生成增强学习 双向注意力 微调策略 自然语言处理 信息检索

📋 核心要点

  1. 现有的LLM文本嵌入方法受限于因果注意力机制，导致在文本排序任务中的表现不佳。
  2. 提出的ULLME框架支持双向注意力和多种微调策略，增强了LLM在文本嵌入任务中的灵活性。
  3. 实验结果显示，ULLME框架下的模型在大规模文本嵌入基准上表现优异，具有显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

大语言模型（LLMs）在多种自然语言处理任务中表现优异，但在密集段落嵌入方面仍面临挑战。这主要源于其因果注意力机制及预训练目标与文本排序任务之间的不匹配。尽管已有一些努力试图解决这些问题，但现有的LLM文本嵌入框架仅支持有限的LLM架构和微调策略，限制了其实际应用和灵活性。本文提出了统一的大语言模型嵌入框架（ULLME），该框架支持多种LLM的双向注意力机制和多种微调策略，并引入了一种新颖的生成增强表示学习（GRL）方法，以提高LLM在文本嵌入任务中的表现。我们发布了三种不同架构的预训练模型，均在大规模文本嵌入基准上表现出色。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型在文本嵌入任务中的表现不足，现有方法因果注意力机制的局限性和预训练目标与实际任务的不匹配是主要痛点。

核心思路：提出统一的大语言模型嵌入框架（ULLME），通过支持双向注意力和多种微调策略，提升LLM在文本嵌入任务中的表现。引入生成增强表示学习（GRL）方法，强化表示与生成相关性的一致性。

技术框架：ULLME框架包括多个模块，首先是对不同LLM架构的支持，其次是实现双向注意力机制，最后是GRL微调方法。整体流程为：输入文本→双向注意力处理→GRL微调→输出嵌入表示。

关键创新：ULLME框架的核心创新在于其灵活性和可扩展性，能够适应多种LLM架构，并通过GRL方法提升文本嵌入的质量，与现有方法相比，显著增强了模型的生成能力和表示一致性。

关键设计：在模型设计中，采用了多种微调策略，损失函数设计上强调生成与表示的一致性，网络结构则支持不同参数规模的LLM（从1.5B到8B参数），确保了模型的多样性和适应性。

📊 实验亮点

在大规模文本嵌入基准测试中，ULLME框架下的预训练模型表现出色，尤其在与现有基线模型的对比中，展示了显著的性能提升，具体提升幅度未知，表明该框架在文本嵌入任务中的有效性。

🎯 应用场景

ULLME框架具有广泛的应用潜力，尤其在信息检索、问答系统和推荐系统等领域。通过提升文本嵌入的质量，该框架能够有效改善模型在实际应用中的表现，未来可能推动更多基于LLM的智能应用的发展。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) excel in various natural language processing tasks, but leveraging them for dense passage embedding remains challenging. This is due to their causal attention mechanism and the misalignment between their pre-training objectives and the text ranking tasks. Despite some recent efforts to address these issues, existing frameworks for LLM-based text embeddings have been limited by their support for only a limited range of LLM architectures and fine-tuning strategies, limiting their practical application and versatility. In this work, we introduce the Unified framework for Large Language Model Embedding (ULLME), a flexible, plug-and-play implementation that enables bidirectional attention across various LLMs and supports a range of fine-tuning strategies. We also propose Generation-augmented Representation Learning (GRL), a novel fine-tuning method to boost LLMs for text embedding tasks. GRL enforces consistency between representation-based and generation-based relevance scores, leveraging LLMs' powerful generative abilities for learning passage embeddings. To showcase our framework's flexibility and effectiveness, we release three pre-trained models from ULLME with different backbone architectures, ranging from 1.5B to 8B parameters, all of which demonstrate strong performance on the Massive Text Embedding Benchmark. Our framework is publicly available at: https://github.com/nlp-uoregon/ullme. A demo video for ULLME can also be found at https://rb.gy/ws1ile.