作者： 老刘说NLP 来源： 老刘说NLP

今天是2024年1月4日，星期四，北京，天气晴。

我们继续来看看RAG召回侧的embedding嵌入问题‍

文本嵌入是文本的连续低维表示，已被广泛应用于各种下游任务，如信息检索、问题解答和检索增强生成（RAG），尤其是在RAG中，嵌入是一个核心问题，在召回侧很重要。【尤其是在q-d匹配上】

早期的文本嵌入方法包括潜在语义索引LSI和单词加权平均嵌入wordvec，最近的方法则利用自然语言推理和标注查询-文档对（如MS-MARCO段落排序数据集）的监督来训练文本嵌入，然而，有标签的数据在任务多样性和语言覆盖面方面往往是有限的。

为了应对这一挑战，Contriever、OpenAIEmbeddings、E5和BGE等方法采用了多阶段训练模式，其首先使用对比损失在大规模弱监督文本对上进行预训练，然后在小规模但高质量的数据集上进行微调。

但多样性不够好，尤其是针对不同的任务，应该有不同的嵌入表示 ，因此，我们在昨天的文章**《引入任务Instruction指令的句子向量化方案：Instructor的实现思路及训练数据集构造方案》(https://mp.weixin.qq.com/s/qIh07eU8_lYL2gBVzTFzKA)** 中有介绍到instructor的方案，其在每个query上，加上了指令信息，并一次来计算对比学习loss：

这种思路引入了适配特定instruction任务的嵌入方案，这与instruction微调美妙结合。

但是，这种方法，用的是已有的instruction任务数据，能否自动化构造合成数据？‍

最近的另一个工作，《Improving Text Embeddings with Large Language Models》(https://arxiv.org/abs/2401.00368) 这一工作，利用LLM为近100种语言的文本嵌入任务生成多样化的合成数据，在合成数据上使用标准对比损失对开源模型LLM进行微调，得到更好的嵌入表示。

具体思路上，用了两步提示策略：首先提示LLMs对候选任务库进行头脑风暴，然后提示LLMs从任务库中生成以给定任务为条件的数据。为了涵盖各种应用场景，为每种任务类型设计了多个提示模板，并将不同模板生成的数据结合起来，以提高多样性。对于文本嵌入模型，选择微调功能强大的开源LLM，而不是BERT式的小型模型。

其中涉及到的数据合成思路，跟self-instruc等工作能够连起来了，很有趣，我们先来看看，更特别的，它在关注q-d匹配，并涉及到了short query/long document, long query/short document, short query/shor documenet, long query/long document等场景，这些都是与RAG直接相关的，值得大家关注。

而与此更为相关的，是现有相关NLP开放指令数据集，我们可以看到xp3系列以及coig系列，体量很大，建议大家收藏。

供大家一起参考。

一、基于LLM进行文本嵌入数据合成思路

利用GPT-4进行数据生成已然成了当前大家目前的常规操作，其增强多种任务和语言的多样性方面也有挺多表现。

而就数据合成而言，多样性对于文本嵌入至关重要，这种嵌入可以在不同的任务中表现良好，无论是语义检索、文本相似性还是聚类。

Instructor的训练数据是一个数据集集合MEDI，里面包含330个来自SuperNaturalInstructions的数据集跟30个现存的用于句向量训练的数据集。

每个数据集都包括对应的instruction，数据集中的每个instance都是如下格式：

Instance = {“query”: [instruction_1, sentence_1],“pos”:[instruction_2, sentence_2],  
  
“neg”:[Instruction_2, sentence_3]}  

如果是类似句子相似度的对称类任务，那就只有一个instruction，示例中的instruction_1跟instruction_2就是同一个，如果是类似检索的非对称任务，那么query跟doc都各有一个instruction，instruction_1跟instruction_2就是两个不同的instruction。

为了生成多样化的合成数据，该工作则提出了利用大模型生成数据的方案，采用一种简单的分类法，将嵌入任务分为几个组，然后对每个组应用不同的提示模板。

1、非对称任务

此类别包括查询和文档在语义上相关但彼此互不转述的任务。根据查询和文档的长度，进一步将非对称任务分为四个子类型：短长匹配、长短匹配、短短匹配和长长匹配。

例如，短长匹配任务涉及短查询和长文档，这是商业搜索引擎中的典型场景。

对于每个子组，设计一个两步提示模板，首先提示大模型进行头脑风暴列出任务列表，然后根据任务定义生成一个具体示例。

可以使用单个提示生成任务定义和查询文档对，但数据多样性不如所提出的两步方法。

2、对称任务

对称任务涉及具有相似语义但表面形式不同的查询和文档，主要包括两个应用场景：单语语义文本相似性（STS）和双文本检索。

为每个场景设计了两个不同的提示模板，根据其特定目标量身定制。由于任务定义很简单，省略了对称任务的头脑风暴步骤。

为了进一步提高提示和合成数据的多样性，在每个提示模板中合并了几个占位符，其值在运行时随机采样。

例如，在图1中，“{query_length}”的值是从集合“{少于5个单词，5-10个单词，至少10个单词}”中采样的。

为了生成多语言数据，从XLM-R的语言列表中采样“{语言}”的值，为高资源语言赋予更多权重，任何不符合预定义JSON格式的生成数据都会在解析过程中被丢弃，并根据精确的字符串匹配来删除重复项。

最后，利用生成的合成数据和13个公共数据集的集合，采样后生成约180万个示例。

3、模型训练

给定一个相关的查询-文档对(q+,d+)，首先将以下指令模板应用于原始查询q+以生成一个新的qinst+：

其中“{task_definition}”是嵌入任务的一句话描述的占位符。对于生成的合成数据，使用头脑风暴步骤的输出。

例如，对应的task_instruction如下包括：

对于其他数据集，例如MS-MARCO，手动制定任务定义并将其应用于数据集中的所有查询。

给定一个预训练的LLM，将[EOS]标记附加到查询和文档的末尾，然后通过最后一个实例将它们输入到LLM以获取查询和文档嵌入最后一层[EOS]向量。

为了训练嵌入模型，对批内负例和难负例采用标准InfoNCE损失

4、模型评估

其中有个很有趣的点，为了评估长上下文能力，引入了一种称为个性化密钥检索(personalized passkey retrieval)的任务【这个很像前面我们说的大海捞针任务】，如图4所示，该任务需要将长上下文中的密钥信息编码到嵌入中。

这块来自：《Landmark Attention: Random-Access Infinite Context Length for Transformers》(https://arxiv.org/abs/2305.16300)

“<前缀填充符 prefix filler>”和“<后缀填充符 suffix filler>”是“The grass is green. The sky is blue. The sun is yellow. Here we go. There and back again”的重复，此外，每个文档都有一个唯一的人名和插入在随机位置的随机密钥。 任务是从100名候选人中检索包含给定人员密钥的文档。

对应的prompt如下：

二、现有开源面向NLP任务的instruction微调数据

实际上，目前已经有许多关于面向中文NLP任务的微调数据出来，构造方式包括有prompt source等。最近在关注这方面的工作，所以也分享出来，供大家一起参考。

1、英文：P3系列

P3（公共提示池）是涵盖各种NLP任务的提示英语数据集的集合。提示是输入模板和目标模板的组合。

数据样例如下：

{ “inputs”: “Sentence 1: Fue académico en literatura metafísica, teología y ciencias clásicas.\nSentence 2: Fue académico en literatura metafísica, teología y ciencia clásica.\nQuestion: Can we rewrite Sentence 1 to Sentence 2? Yes or No?”, “targets”: “Yes” }

其最关键的部分在于板，模板是将数据示例映射为输入序列和目标序列的自然语言的函数。

地址：https://huggingface.co/datasets/bigscience/P3

2、中文：cogi-c

COIG-PC(Prompt Collection)数据集是智源研究院等全面收集的中文任务和数据集，旨在提供丰富的资源，以提高大语言模型文本生成、信息提取、情感分析、机器翻译等能力，促进中文大语言模型的微调和优化。

COIG: https://huggingface.co/datasets/BAAI/COIG

COIG-PC：https://huggingface.co/datasets/BAAI/COIG-PC

数据样例如下：

{  
    "instruction": "请把下面的中文句子翻译成英文",  
    "input": "我爱你。",  
    "output": "I love you.",  
    "split": "train",  
    "task_type": {  
        "major": ["翻译"],  
        "minor": ["翻译", "中译英"]  
    },  
    "domain": ["通用"],  
    "other": null  
}  

总结

本文主要延续昨天的文章，介绍了《Improving Text Embeddings with Large Language Models》(https://arxiv.org/abs/2401.00368)这另一工作，利用LLM为近100种语言的文本嵌入任务生成多样化的合成数据，在合成数据上使用标准对比损失对开源模型LLM进行微调，得到更好的嵌入表示。

而与此更为相关的，是现有相关NLP开放指令数据集，我们可以看到xp3系列以及coig系列，这些数据无论是体量，还是标准化程度，都可以作为我们的数据基础。

参考文献

1、https://cobusgreyling.medium.com/improving-text-embeddings-with-llm-generated-synthetic-data-ee4b32fee262

2、https://arxiv.org/abs/2401.00368

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