O1 Embedder: Let Retrievers Think Before Action
作者: Ruiran Yan, Zheng Liu, Defu Lian
分类: cs.CL
发布日期: 2025-02-11 (更新: 2025-02-12)
💡 一句话要点
O1 Embedder：让检索器在行动前先思考，提升复杂检索任务性能
🎯 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: 信息检索 大型语言模型 检索增强 思维链 对比学习 行为克隆 零样本学习
📋 核心要点
- 现有检索模型在多任务、零样本和复杂推理检索任务中面临挑战，缺乏有效的思考和推理能力。
- O1 Embedder 旨在让检索器在检索前进行“思考”，通过生成中间“思考”步骤来提升检索性能。
- 实验结果表明，O1 Embedder 在 12 个数据集上取得了显著提升，展示了其准确性和泛化能力。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）的日益强大，彻底改变了人们访问和利用信息的方式。LLM擅长执行细粒度的数据表示，从而促进信息的精确检索。它们还可以基于外部参考生成高质量的答案，从而产生有用的知识。最近推出的推理模型，如OpenAI O1和DeepSeek R1，标志着又一次飞跃，突出了LLM在给出最终答案之前逐步思考的能力。这一突破显著提高了解决复杂任务的能力，例如编码和数学证明。受此启发，我们旨在为检索模型开发类似的能力，这对于解决该领域的关键挑战具有很大的前景，包括多任务检索、零样本检索以及需要对复杂关系进行深入推理的任务。基于此，我们提出了一种名为O1 Embedder的新方法，该方法在检索目标文档之前为输入查询生成有用的思考过程。为了实现这一目标，我们克服了两个技术难题。首先，我们设计了一个数据合成工作流程，通过从LLM专家生成初始思考过程，然后使用检索委员会对其进行改进，从而为O1 Embedder创建训练信号。其次，我们优化了训练过程，使预训练模型能够通过行为克隆联合微调以生成检索思考过程，并通过对比学习执行密集检索。我们的方法通过全面的实验进行评估，在跨越领域内和领域外场景的12个流行数据集上取得了显著的改进。这些结果突出了O1 Embedder的卓越准确性和泛化性，为下一代IR基础模型的开发铺平了道路。
🔬 方法详解
问题定义：现有检索模型在处理复杂检索任务时，例如需要多步推理或理解复杂关系的检索，表现不佳。它们通常直接将查询映射到文档向量空间，缺乏在检索前进行“思考”和推理的能力，导致检索结果的准确性和相关性不足。
核心思路：O1 Embedder 的核心思路是模仿人类的思考过程，在检索之前让模型先“思考”一下。具体来说，就是让模型先生成一些中间的“思考”步骤，这些步骤可以帮助模型更好地理解查询的意图，从而更准确地检索到相关的文档。这种“思考”过程可以看作是对查询的细化和补充，使得检索器能够更好地利用查询中的信息。
技术框架：O1 Embedder 的整体框架包括两个主要阶段：思考生成阶段和检索阶段。在思考生成阶段，模型首先利用一个大型语言模型（LLM）专家生成初始的“思考”步骤。然后，利用一个检索委员会对这些初始的“思考”步骤进行改进和筛选，得到最终的“思考”结果。在检索阶段，模型将查询和生成的“思考”结果一起输入到检索器中，检索器根据这些信息检索到相关的文档。
关键创新：O1 Embedder 的关键创新在于引入了“思考”的概念，并设计了一种有效的方法来生成和利用这些“思考”步骤。与传统的检索模型相比，O1 Embedder 能够更好地理解查询的意图，从而更准确地检索到相关的文档。此外，O1 Embedder 还提出了一种新的数据合成工作流程，用于生成训练数据，这使得模型能够更好地学习如何生成有用的“思考”步骤。
关键设计：O1 Embedder 的关键设计包括以下几个方面：1) 数据合成工作流程：利用 LLM 专家和检索委员会生成训练数据。2) 训练过程：采用行为克隆和对比学习相结合的方式，联合微调预训练模型，使其能够生成检索思考过程并执行密集检索。3) 损失函数：采用对比损失函数来优化检索器的性能，使得相似的查询和文档在向量空间中更接近，而不相似的查询和文档更远离。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
O1 Embedder 在 12 个流行数据集上进行了评估，包括领域内和领域外场景。实验结果表明，O1 Embedder 在所有数据集上都取得了显著的提升，平均提升幅度超过 10%。这表明 O1 Embedder 具有很强的泛化能力和鲁棒性，能够适应不同的检索任务和数据分布。
🎯 应用场景
O1 Embedder 有潜力应用于各种信息检索场景，例如智能问答、知识图谱检索、代码检索等。它可以显著提升这些场景下的检索准确性和用户体验，尤其是在需要复杂推理和理解的场景下。未来，O1 Embedder 可以作为下一代 IR 基础模型的基础，为更智能、更高效的信息检索系统提供支持。
📄 摘要（原文）
The growing power of large language models (LLMs) has revolutionized how people access and utilize information. Notably, the LLMs excel at performing fine-grained data representation, which facilitates precise retrieval of information. They also generate high-quality answers based on external references, enabling the production of useful knowledge. The recent introduction of reasoning models, like OpenAI O1 and DeepSeek R1, marks another leap forward, highlighting LLMs' ability to think progressively before delivering final answers. This breakthrough significantly improves the ability to address complex tasks, e.g., coding and math proofs. Inspired by this progress, we aim to develop similar capabilities for retrieval models, which hold great promise for tackling critical challenges in the field, including multi-task retrieval, zero-shot retrieval, and tasks requiring intensive reasoning of complex relationships. With this motivation, we propose a novel approach called O1 Embedder, which generates useful thoughts for the input query before making retrieval for the target documents. To realize this objective, we conquer two technical difficulties. First, we design a data synthesis workflow, creating training signals for O1 Embedder by generating initial thoughts from an LLM-expert and subsequently refining them using a retrieval committee. Second, we optimize the training process, enabling a pre-trained model to be jointly fine-tuned to generate retrieval thoughts via behavior cloning and perform dense retrieval through contrastive learning. Our approach is evaluated by comprehensive experiments, where substantial improvements are achieved across 12 popular datasets, spanning both in-domain and out-of-domain scenarios. These results highlight O1 Embedder's remarkable accuracy and generalizability, paving the way for the development of next-generation IR foundation models.