夕小瑶科技说 原创作者 | Tscom引言:介绍文本嵌入模型的重要性和挑战文本嵌入模型在自然语言处理(NLP)领域扮演着至关重要的角色。它们将文本转换为密集的向量表示,使得语义相似的文本在嵌入空间中彼此靠近。这些嵌入被广泛应用于各种下游任务,包括文档检索、句子相似度、分类和聚类。然而,创建一个既通用又高效的文本嵌入模型面临着巨大挑战。这些模型需要大量的训练数据来全面覆盖所需的领域和技能,而且,手动标注数据的过程既耗时又昂贵,通常还会带来不希望的偏见和缺乏多样性。近年来,大语言模型(LLMs)因其在各种领域的广泛知识和卓越的少样本学习能力而成为了一种强大的替代方案。本文介绍了Gecko,一个高效且多功能的文本嵌入模型。如下图,Gecko通过从LLMs中提取知识并将其蒸馏到检索器中,从而实现了强大的检
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