这篇论文介绍了一个名为LLM2Vec的方法，它能够将大型的解码器模型（decoder-only LLMs）转换成强大的文本编码器。这些解码器模型在很多自然语言处理（NLP）任务中都是最先进的，但在文本嵌入任务中，它们的能力还没有得到充分利用。文本嵌入任务需要模型能够生成丰富的上下文化表示，而传统的解码器模型由于其单向（因果）注意力机制，在这方面存在限制。
例如，如果我们想要比较两篇文章是否讨论了相同的主题，或者在搜索引擎中找到与某个问题最相关的答案，LLM2Vec可以帮助我们训练一个能够理解文本上下文并生成高质量文本嵌入的模型。这种方法的优势在于它简单、高效，且不需要大量的标记数据，使得它在数据和计算资源受限的情况下仍然能够有效地工作。
主要功能和特点：
- 双向注意力： LLM2Vec通过启用双向注意力机制，允许模型在处理文本时考虑前后文信息。
- 无需监督学习： 这个方法不需要任何标记数据，可以无监督地将解码器模型转变为文本编码器。
- 对比学习： LLM2Vec使用无监督对比学习（SimCSE）来进一步优化模型，使其能够生成更好的文本表示。
工作原理：
- 启用双向注意力： 通过修改模型的注意力机制，使其能够访问序列中的所有其他标记，而不仅仅是之前的标记。
- 遮蔽下一个标记预测（MNTP）： 通过在输入序列中遮蔽一部分标记，并训练模型基于前后文预测这些标记，来适应双向注意力。
- 无监督对比学习（SimCSE）： 通过对比学习，使模型学会生成具有区分度的文本表示，而不需要成对的数据。
具体应用场景：
- 语义文本相似性任务： 比如比较两句话的相似度，判断它们是否表达了相同或相反的意思。
- 信息检索： 在大量文档中找到与查询最相关的信息。
- 聚类分析： 将文本数据自动分组，根据内容相似性将文档归类。
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