論文の概要: Multi-Task Contrastive Learning for 8192-Token Bilingual Text Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17016v1
• Date: Mon, 26 Feb 2024 20:53:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 18:31:48.197846
• Title: Multi-Task Contrastive Learning for 8192-Token Bilingual Text Embeddings
• Title（参考訳）: 8192-Tokenバイリンガルテキスト埋め込みのためのマルチタスクコントラスト学習
• Authors: Isabelle Mohr, Markus Krimmel, Saba Sturua, Mohammad Kalim Akram, Andreas Koukounas, Michael G\"unther, Georgios Mastrapas, Vinit Ravishankar, Joan Fontanals Mart\'inez, Feng Wang, Qi Liu, Ziniu Yu, Jie Fu, Saahil Ognawala, Susana Guzman, Bo Wang, Maximilian Werk, Nan Wang, Han Xiao
• Abstract要約: 本稿では,最先端のバイリンガルテキスト埋め込みモデルについて紹介する。 これらのモデルは、最大8192トークンで長いテキスト入力を処理することができる。 STSタスクのモデル性能を大幅に改善しました。 我々は、ドイツ語とスペイン語の埋め込みモデルのベンチマークを含むように、Massive Text Embedding Benchmarkを拡張した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.71166607645311
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a novel suite of state-of-the-art bilingual text embedding models that are designed to support English and another target language. These models are capable of processing lengthy text inputs with up to 8192 tokens, making them highly versatile for a range of natural language processing tasks such as text retrieval, clustering, and semantic textual similarity (STS) calculations. By focusing on bilingual models and introducing a unique multi-task learning objective, we have significantly improved the model performance on STS tasks, which outperforms the capabilities of existing multilingual models in both target language understanding and cross-lingual evaluation tasks. Moreover, our bilingual models are more efficient, requiring fewer parameters and less memory due to their smaller vocabulary needs. Furthermore, we have expanded the Massive Text Embedding Benchmark (MTEB) to include benchmarks for German and Spanish embedding models. This integration aims to stimulate further research and advancement in text embedding technologies for these languages.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,英語や他の対象言語をサポートするように設計された,最先端のバイリンガルテキスト埋め込みモデルを紹介する。 これらのモデルは、最大8192個のトークンで長いテキスト入力を処理でき、テキスト検索、クラスタリング、セマンティックテキスト類似性(STS)計算などの自然言語処理タスクに非常に多用途である。 バイリンガルモデルに焦点をあて、ユニークなマルチタスク学習目標を導入することにより、STSタスクにおけるモデル性能を大幅に改善し、ターゲット言語理解と言語間評価の両タスクにおいて、既存のマルチリンガルモデルの性能を上回った。 さらに、我々のバイリンガルモデルはより効率的で、より少ないパラメータと少ないメモリを必要とする。 さらに、ドイツ語とスペイン語の埋め込みモデルのベンチマークを含むように、Massive Text Embedding Benchmark (MTEB)を拡張した。 この統合は、これらの言語のためのテキスト埋め込み技術のさらなる研究と進歩を促すことを目的としている。

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