QZhou-Embedding Technical Report

📄 arXiv: 2508.21632v1 📥 PDF

作者: Peng Yu, En Xu, Bin Chen, Haibiao Chen, Yinfei Xu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-08-29

💡 一句话要点

提出QZhou-Embedding以提升文本嵌入模型的表示能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 文本嵌入 多任务学习 数据合成 信息检索 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有文本嵌入模型在多样性和语义丰富性方面存在不足，限制了其在实际应用中的表现。
  2. QZhou-Embedding通过统一的多任务框架和数据合成技术，提升了模型的学习效率和文本表示能力。
  3. 在MTEB和CMTEB基准测试中，模型取得了领先的成绩，验证了高质量数据对检索模型性能的重要性。

📝 摘要（中文）

我们提出了QZhou-Embedding，这是一种通用的上下文文本嵌入模型，具备卓越的文本表示能力。该模型基于Qwen2.5-7B-Instruct基础模型，设计了一个统一的多任务框架，包含专门的数据转换和训练策略。数据转换方案允许更多样化的文本训练数据集的融入，而任务特定的训练策略则提高了模型学习效率。我们开发了一条数据合成管道，利用LLM API，结合了释义、增强和困难负例生成等技术，以提升训练集的语义丰富性和样本难度。此外，我们采用了两阶段的训练策略，首先进行以检索为中心的预训练，然后进行全任务微调，使嵌入模型能够基于强大的检索性能扩展其能力。我们的模型在MTEB和CMTEB基准测试中取得了最先进的结果，并在多个任务上表现优异。

🔬 方法详解

问题定义：现有的文本嵌入模型在处理多样化文本数据时，往往面临语义表达不足和训练效率低下的问题，这限制了其在复杂任务中的应用效果。

核心思路：QZhou-Embedding通过引入统一的多任务框架和数据合成技术，旨在提升模型的文本表示能力和学习效率。通过多样化的数据转换和任务特定的训练策略，模型能够更好地适应不同的文本任务。

技术框架：该模型的整体架构包括数据合成管道、两阶段训练策略和任务特定的微调模块。数据合成管道利用LLM API进行释义、增强和生成困难负例，以丰富训练数据。

关键创新：最重要的技术创新在于数据合成管道的设计和两阶段训练策略的实施。与现有方法相比，QZhou-Embedding更有效地利用了高质量和多样化的数据，从而显著提升了模型的性能。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数和网络结构，以确保模型在多任务学习中的有效性。同时，数据合成过程中对样本难度的控制也是一个重要的设计考量。

📊 实验亮点

在MTEB和CMTEB基准测试中，QZhou-Embedding模型分别取得了第一名的成绩，展示了其在文本嵌入任务中的卓越性能。同时，该模型在重排序和聚类等任务上也表现出色，验证了高质量数据对模型性能的积极影响。

🎯 应用场景

QZhou-Embedding模型在信息检索、文本分类、聚类和重排序等领域具有广泛的应用潜力。其高效的文本表示能力能够帮助提升搜索引擎的准确性和用户体验，同时在自然语言处理的其他任务中也能发挥重要作用。未来，该模型的技术进步可能会推动更多智能应用的发展。

📄 摘要（原文）

We present QZhou-Embedding, a general-purpose contextual text embedding model with exceptional text representation capabilities. Built upon the Qwen2.5-7B-Instruct foundation model, we designed a unified multi-task framework comprising specialized data transformation and training strategies. The data transformation scheme enables the incorporation of more diverse textual training datasets, while the task-specific training strategies enhance model learning efficiency. We developed a data synthesis pipeline leveraging LLM API, incorporating techniques such as paraphrasing, augmentation, and hard negative example generation to improve the semantic richness and sample difficulty of the training set. Additionally, we employ a two-stage training strategy, comprising initial retrieval-focused pretraining followed by full-task fine-tuning, enabling the embedding model to extend its capabilities based on robust retrieval performance. Our model achieves state-of-the-art results on the MTEB and CMTEB benchmarks, ranking first on both leaderboards (August 27 2025), and simultaneously achieves state-of-the-art performance on tasks including reranking, clustering, etc. Our findings demonstrate that higher-quality, more diverse data is crucial for advancing retrieval model performance, and that leveraging LLMs generative capabilities can further optimize data quality for embedding model breakthroughs. Our model weights are released on HuggingFace under Apache 2.0 license. For reproducibility, we provide evaluation code and instructions on GitHub.