GenEOL: Harnessing the Generative Power of LLMs for Training-Free Sentence Embeddings

📄 arXiv: 2410.14635v2 📥 PDF

作者: Raghuveer Thirukovalluru, Bhuwan Dhingra

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-10-18 (更新: 2025-02-09)

备注: NAACL Findings 2025, 9 pages, 4 figures, 9 tables

💡 一句话要点

GenEOL：利用LLM的生成能力，实现免训练的句子嵌入

🎯 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: 句子嵌入 免训练学习 大型语言模型 语义相似度 文本表示

📋 核心要点

  1. 现有免训练句子嵌入方法主要依赖优化prompt，忽略了LLM的生成能力。
  2. GenEOL通过LLM生成语义不变的句子变体，并聚合其嵌入以提升句子表示。
  3. 实验表明，GenEOL在STS和MTEB基准上显著优于现有免训练方法，且更稳定。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为GenEOL的免训练句子嵌入方法，该方法直接利用预训练的大型语言模型（LLM）来嵌入文本，避免了对比学习中昂贵而复杂的过程。与以往主要集中于优化嵌入提示的免训练方法不同，GenEOL充分利用LLM的生成能力，生成句子的多样化且保持语义一致的转换，并通过聚合这些转换后的嵌入来增强整体句子嵌入的质量。在句子语义文本相似度（STS）基准测试中，GenEOL在多个LLM上显著优于现有的免训练嵌入方法，平均提升2.85个点。此外，GenEOL在MTEB基准测试的聚类、重排序和配对分类任务中也取得了显著的收益。GenEOL还能稳定LLM各层的表示质量，并对嵌入提示的扰动保持鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的免训练句子嵌入方法主要集中在优化prompt的设计，而忽略了大型语言模型（LLM）强大的生成能力。这些方法通常直接使用LLM的输出作为句子嵌入，缺乏对句子语义多样性的有效利用，导致嵌入质量受限。

核心思路：GenEOL的核心思路是利用LLM的生成能力，对输入句子进行多样化的转换，生成多个语义保持不变的变体。通过聚合这些变体的嵌入表示，可以更全面地捕捉句子的语义信息，从而提升句子嵌入的质量。这种方法充分利用了LLM的知识和推理能力，无需额外的训练。

技术框架：GenEOL的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 句子转换生成：使用LLM，基于给定的输入句子，生成多个语义保持不变的转换后的句子。可以使用不同的prompt策略来控制生成的多样性。2) 嵌入提取：将原始句子以及生成的转换后的句子输入到LLM中，提取它们的嵌入表示。可以选择LLM的不同层（例如，最后一层或多层聚合）的输出作为嵌入。3) 嵌入聚合：将原始句子和转换后的句子的嵌入进行聚合，得到最终的句子嵌入。可以使用平均池化、最大池化或加权平均等方法进行聚合。

关键创新：GenEOL最重要的创新点在于它充分利用了LLM的生成能力来增强句子嵌入。与以往只关注prompt优化的方法不同，GenEOL通过生成多样化的句子变体，并聚合它们的嵌入，从而更全面地捕捉句子的语义信息。这种方法可以显著提升句子嵌入的质量，而无需额外的训练。

关键设计：在句子转换生成阶段，可以使用不同的prompt策略来控制生成的多样性。例如，可以使用“释义”、“改写”、“用不同的方式表达”等prompt。在嵌入聚合阶段，可以使用加权平均，根据每个变体的质量赋予不同的权重。权重的确定可以基于LLM的置信度或其他指标。此外，选择合适的LLM层也很重要，可以尝试不同层的输出，或者使用多层聚合的方法。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

GenEOL在句子语义文本相似度（STS）基准测试中，在多个LLM上显著优于现有的免训练嵌入方法，平均提升2.85个点。在MTEB基准测试的聚类、重排序和配对分类任务中也取得了显著的收益。例如，在STS任务上，GenEOL相比基线方法取得了显著的性能提升，证明了其有效性。

🎯 应用场景

GenEOL可广泛应用于各种自然语言处理任务，如语义搜索、文本聚类、文本相似度计算、信息检索和问答系统等。其免训练的特性使其易于部署和应用，尤其适用于资源受限的场景。未来，GenEOL可以进一步扩展到其他语言和领域，并与其他技术（如知识图谱）相结合，以提升性能。

📄 摘要（原文）

Training-free embedding methods directly leverage pretrained large language models (LLMs) to embed text, bypassing the costly and complex procedure of contrastive learning. Previous training-free embedding methods have mainly focused on optimizing embedding prompts and have overlooked the benefits of utilizing the generative abilities of LLMs. We propose a novel method, GenEOL, which uses LLMs to generate diverse transformations of a sentence that preserve its meaning, and aggregates the resulting embeddings of these transformations to enhance the overall sentence embedding. GenEOL significantly outperforms the existing training-free embedding methods by an average of 2.85 points across several LLMs on the sentence semantic text similarity (STS) benchmark. GenEOL also achieves notable gains in clustering, reranking, and pair-classification tasks from the MTEB benchmark. Additionally, GenEOL stabilizes representation quality across LLM layers and remains robust to perturbations of embedding prompts.