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NV-Embed: LLM 训练通用嵌入模型的改进技术
通过引入各种架构设计和训练过程，NV-Embed 模型显著提高了 LLM 作为多功能嵌入模型的性能，同时保持其简单性和可重现性，并取得了 69.32 的记录高分，在包括检索、重排序、分类、聚类和语义文本相似性任务在内的 56 个任务中名列第
PDFa month ago
多模态检索与排序的广义对比学习
我们提供了一个大规模的数据集，以促进未来的研究和评估，随后我们提出了一种用于多模态检索和排序的广义对比学习方法 (GCL)，其设计用于从细粒度排序中学习，实验结果表明，与基线模型 CLIP 相比，GCL 在域内任务中的 NDCG@10 增加
PDF3 months ago
BIRCO：具有复杂目标的信息检索任务基准
我们提出了一个信息检索任务的基准（BIRCO），它评估了信息检索系统在给定多方面用户目标的情况下检索文档的能力。该基准的复杂性和紧凑性使其适合评估基于大型语言模型（LLM）的信息检索系统。我们提出了一个模块化框架，用于研究可能影响 LLM
PDF4 months ago
审慎其后：语言模型中检索任务的通用应对策略
在研究中，作者通过引入 ORION，一个包括六个领域的结构化检索任务，从文本理解到编码等不同情境中研究了语言模型如何解决检索任务。通过因果分析得出结论，语言模型以模块化方式进行检索任务，通过对任务进行微观案例研究，提出了通过可扩展的内部监管
PDF7 months ago
何时称为基础模型的基础模型
最近，在医学领域中，有几项研究报道了利用像推特和 PubMed 这样的在线数据来源中的图像对基础模型进行微调以进行图像 - 文本建模。基础模型是能够通过在非常广泛的数据集上训练来学习特定领域上下文的大型深度人工神经网络。通过验证，我们观察到
PDF10 months ago
ControlRetriever: 利用指令的威力实现可控检索
使用控制器架构的 ControlRetriever，通过自然语言中提供的特定检索意图，解决了密集检索模型在不同检索任务中表现不佳的问题，同时结合大型语言模型的发展，提出了一种新的策略来迭代地训练 ControlRetriever，经过大量实
PDF10 months ago
在 CLIP 中区分视觉和文本概念
本篇论文探讨了 CLIP 网络上单词图片和自然图片表征的纠缠度，发现其图像编码器可以将单词图片与描述相符的自然图片匹配，但同时处理字母的过程是与含义处理分离的，使用者还提出了一种有效的侧重隔离或排除拼写能力的表征子空间的方法，并对其在检索任
PDF2 years ago
ACL使用插值和扰动增强密集检索中的文档表示
提出一种 DAR 方案，通过对文档的内插和扰动来增强文档表示，实现无监督学习的稠密检索，显著优于相关基线。
PDF2 years ago
ACLGPL: 密集检索的生成伪标签用于无监督域适应
该研究论文提出了一种新的无监督领域适应方法 Generative Pseudo Labeling，该方法结合查询生成器和交叉编码器的伪标记，证明该方法可以在数据集较小的目标领域中进行更加鲁棒的训练，并且在检索任务上比最先进的密集检索方法提高
PDF3 years ago
基于隐式反馈的物品推荐
本篇论文总结了商品推荐的独特特点和常见方法，讨论了训练目标的不同选择，提出了适合于常规推荐和点积模型的效率更高的学习算法，并探讨了商品推荐在检索任务中的应用。
PDF3 years ago