Улучшение текстовых эмбеддингов с помощью больших языковых моделей: Обучение

Эта статья, написанная исследователями из Microsoft, исследует новый метод многоязычного извлечения информации. Подход включает в себя генерацию синтетических данных для расширения обучения. Для разработки модели используется метод контрастного предварительного обучения. В статье подробно описан процесс генерации синтетических данных. Методика обучения и экспериментальная установка подробно описаны. Результаты демонстрируют эффективность предложенного метода. Анализируется производительность многоязычного поиска. Включено исследование необходимости контрастного предварительного обучения. В исследовании также рассматриваются встраивания длинного текста и анализ гиперпараметров. Статья завершается обсуждением результатов и направлений будущих исследований.