論文の概要: Language Models are Universal Embedders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08232v2
• Date: Thu, 22 May 2025 08:54:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-23 17:12:47.565843
• Title: Language Models are Universal Embedders
• Title（参考訳）: 言語モデルは普遍的な埋め込み子である
• Authors: Xin Zhang, Zehan Li, Yanzhao Zhang, Dingkun Long, Pengjun Xie, Meishan Zhang, Min Zhang,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)革命において、埋め込みは様々なシステムの重要な構成要素である。 組込み機を構築するための戦略を提案し,ユニバーサル評価ベンチマークを導入する。 実験結果から,学習モデルは言語やタスクにまたがる優れた埋め込みを生成するのに長けていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.8316643119292
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the large language model (LLM) revolution, embedding is a key component of various systems, such as retrieving knowledge or memories for LLMs or building content moderation filters. As such cases span from English to other natural or programming languages, from retrieval to classification and beyond, it is advantageous to build a unified embedding model rather than dedicated ones for each scenario. In this context, the pre-trained multilingual decoder-only large language models, e.g., BLOOM, emerge as a viable backbone option. To assess their potential, we propose straightforward strategies for constructing embedders and introduce a universal evaluation benchmark. Experimental results show that our trained model is proficient at generating good embeddings across languages and tasks, even extending to languages and tasks for which no finetuning/pretraining data is available. We also present detailed analyses and additional evaluations. We hope that this work could encourage the development of more robust open-source universal embedders.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)革命において、埋め込みはLLMの知識や記憶を回収したり、コンテンツモデレーションフィルタを構築するなど、様々なシステムにおいて重要な要素である。 このようなケースは、英語から他の自然言語やプログラミング言語、検索から分類まで、そしてそれ以上に及ぶため、それぞれのシナリオに専用のものではなく、統合された埋め込みモデルを構築するのが有利である。 この文脈では、事前訓練された多言語デコーダのみの大規模言語モデルであるBLOOMが、実行可能なバックボーンオプションとして登場した。 それらの可能性を評価するため,組込み機を構築するための簡単な戦略を提案し,普遍的な評価ベンチマークを導入する。 実験結果から,学習したモデルは言語やタスクにまたがる優れた埋め込みを生成するのに優れており,微調整や事前学習ができない言語やタスクにも拡張可能であることが明らかとなった。 また,詳細な分析と追加評価を行った。 この取り組みにより、より堅牢なオープンソースユニバーサルインバータの開発が促進されることを期待しています。

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