一直以来，基于向量的文本检索是重要的研究议题之一。随着 GPT 的出现，向量检索的意义变得愈发重要。

由于 GPT 使用的 Transformer 模型的自身特性，导致模型只能从固定长度的上下文中生成文本。那么，当我们需要模型感知更广阔的上下文时，应该怎么做呢？

领域内通用的解决方案是，将历史对话或者领域语料中的相关知识通过向量检索，再补充到 GPT 模型的上下文中。

这样，GPT 模型就不需要感知全部文本，而是有重点、有目的地只关心那些相关的部分，这和 Transformer 内部的 Attention 机制原理相似，使得文本嵌入模型变成了 GPT 模型的记忆检索模块。

但是长期以来，领域内一直缺少开源的、可用的中文文本嵌入模型作为文本检索。中文开源文本嵌入模型中最被广泛使用的 text2vec 主要是在中文自然语言推理数据集上进行训练的。

另一方面，OpenAI 出品的 text-embedding-ada-002 模型被广泛使用 ，虽然该模型的效果较好，但此模型不开源、也不免费，同时还有数据隐私和数据出境等问题。

最近，MokaHR 团队开发了一种名为 M3E 的模型，这一模型弥补了中文向量文本检索领域的空白， M3E 模型在中文同质文本 S2S 任务上在 6 个数据集的平均表现好于 text2vec 和 text-embedding-ada-002 ，在中文检索任务上也优于二者。

值得关注的是，目前，M3E 模型中使用的数据集、训练脚本、训练好的模型、评测数据集以及评测脚本都已开源，用户可以自由地访问和使用相关资源。该项目主要作者、MokaHR 自然语言处理工程师王宇昕表示：“我相信 M3E 模型将成为中文文本向量检索中一个重要的里程碑，未来相关领域的工作，都可能从这些开源的资源中收益。”

图丨项目中模型的关键数据对比（来源：王宇昕）

文本的嵌入式表达本身是一个泛用性特别强的算法。搜索引擎优化方面，M3E 模型对同质和异质文本都有较好的检索能力，这可能使其在搜索引擎的优化中发挥重要作用。例如，它可以帮助改进查询的理解和文档的索引，从而提高搜索的准确性和效率。

NLP 任务方面，M3E 模型在文本分类和情感分类任务上表现都较好，这使其可以在如新闻分类、社交媒体监控、情感分析等领域找到应用。

数据清洗方面，M3E 模型具有出色的向量编码能力，可在此基础上实现一些数据清洗的算法。王宇昕举例说道：“比如通过向量进行聚类，进而筛选出特定类别或特征的语料；或者通过向量进行文本重复检测，将语义重复的文本进行清洗等。”

GPT 记忆模块方面，M3E 模型可以充当 GPT 等类似的大语言模型的记忆模块，可在对话中从历史文本和领域预料中检索出相关知识。“并且，将这些相关知识通过上下文补充给 GPT，从而让 GPT 模型能适应更多的领域，解决更复杂的问题。”他说。

图丨王宇昕（来源：王宇昕）

据悉，在项目调研阶段，文本嵌入即 Embedding 模型从 Word2Vec 以来，经历过若干次迭代，已经发展出较成熟的一套解决方案和方法论。但是，最近一系列基于指令和大规模半监督样本的文本嵌入模型，在大规模文本嵌入基准取得了 SOTA 的成绩。

王宇昕指出，在 M3E 项目开始之初，团队就发现了这一趋势，因此 M3E 研究团队对此进行了广泛的调研和实践，最终总结出大规模句对监督数据集 + 指令数据集 + 对比学习的解决方案。

M3E 的研究经历了六个阶段。训练数据准备阶段，M3E 研究团队在 HuggingFace、千言、和鲸等社区收集 30个，包含中文百科、金融、医疗、法律、新闻、学术等多个领域的数据集，共计 2200 万句对样本。这些数据集包括问答、摘要、NLI、NL2SQL 等多种类型的任务。M3E 研究团队将这一数据集进行了收集和整理，并标注了元信息。

训练代码准备阶段，M3E 研究团队提出了 uniem 文本嵌入模型训练框架，对其中重要的组成部分进行了抽象和接口设计，目前 uniem 支持三种样本结构，包括句子对、句子三元组和评分句对，支持三类对比学习损失函数、CoSentLoss、SoftmaxContrastLoss 以及 SigmoidContrastLoss。“通过对这些组件的组合，我们可以轻松的复现各种对比学习算法和文本嵌入论文，如 SimCSE, Instructor，SGPT 等。”王宇昕说。

模型训练阶段，M3E 在项目前期就使用了规模较小的模型进行超参数实验和调优，因此，在实际训练的超参数调优上并没有消耗多少精力。为了保证批次内负采样的效果， M3E 的模型均使用 A100 80G 机器最大化单节点的 batch size。M3E-base 模型在 A100 上进行了 2200万 样本的一轮次训练，共计 34 个小时。

评估数据准备阶段，为了评估中文文本嵌入模型的效果， M3E 研究团队效仿和使用 HuggingFace MTEB 的评测集构造的形式，收集了 7 种不同的数据集，包括电商文本、股票文本、长文本以及社区问答等类型。

评估代码准备阶段，M3E 使用 MTEB BenchMark 中的数据格式对收集到的评测数据进行整理和代码设置，形成了 MTEB-zh 评测脚本，通过和 MTEB 相同的方式，就可以对中文嵌入模型进行一键评估。M3E 团队在第一期对 text-embedding-ada-002、text2vec、M3E-small 和 M3E-base 进行了详细的评估和分析。

模型发布阶段，M3E 团队整理了训练数据集，训练代码，模型权重，评估数据集，评估代码，并一一进行开源和文档撰写。

该项目的主要作者包括 MokaHR 自然语言处理工程师王宇昕、算法实习生孙庆轩、算法实习生何思成。据悉，该团队的后续研究计划，包括完成 Large 模型的训练和开源、支持代码检索的模型、对 M3E 数据集进行清洗，并开源商用版本的 M3E models 等。

参考资料：

https://huggingface.co/moka-ai/m3e-base

出自：https://new.qq.com/rain/a/20230712A0904D00/