谷歌DeepMind發布Gecko：專攻檢索，與大7倍模型相抗衡

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原標題：谷歌DeepMind發布Gecko：專攻檢索，與大7倍模型相抗衡
關鍵字：模型,文本,任務,數據,語義
文章來源：機器之心
內容字數：5259字

內容摘要：

機器之心報道
編輯：陳萍Gecko 是一種通用的文本嵌入模型，可用于訓練包括文檔檢索、語義相似度和分類等各種任務。
文本嵌入模型在自然語言處理中扮演著重要角色，為各種文本相關任務提供了強大的語義表示和計算能力。
在語義表示上，文本嵌入模型將文本轉換為高維向量空間中的向量表示，其中語義上相似的文本在向量空間中距離較近，從而捕捉了文本的語義信息，這種表示有助于計算機更好地理解和處理自然語言；在文本相似度計算上，基于文本嵌入的向量表示，可以輕松地計算文本之間的相似度，從而支持各種應用，如信息檢索、問答系統和推薦系統；在信息檢索上，文本嵌入模型可以用于改善信息檢索系統，通過將查詢與文檔嵌入進行比較，找到最相關的文檔或段落；在文本分類和聚類上，通過將文本嵌入到向量空間中，可以進行文本分類和聚類任務。
不同于以往，最近的研究重點不是為每個下游任務構建單獨的嵌入模型，而是尋求創建支持多個任務的通用嵌入模型。
然而，通用文本嵌入模型面臨這樣一個挑戰：這些模型需要大量的訓練數據才能全面覆蓋所需的領域，研究主要集中在使用大量的訓練示例來解決所面臨的挑戰。
LLM 的出現提供了一種強大的替代方案，因為 LL

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作者簡介：專業的人工智能媒體和產業服務平臺