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内部优惠券网站建站,华东建设发展设计有限公司网站,网站建设制作设计推广,专业团队图片高清一、模型架构 Qwen3 Embedding、reranker模型架构 Qwen3嵌入和重排序模型基于Qwen3基础模型的dense backbone#xff0c;提供三种参数规模#xff1a;0.6B、4B和8B。这些模型通过初始化Qwen3基础模型来利用其在文本建模和指令遵循方面的能力。每个模型配置的层数、隐藏层大小…一、模型架构Qwen3 Embedding、reranker模型架构Qwen3嵌入和重排序模型基于Qwen3基础模型的dense backbone提供三种参数规模0.6B、4B和8B。这些模型通过初始化Qwen3基础模型来利用其在文本建模和指令遵循方面的能力。每个模型配置的层数、隐藏层大小和上下文长度如下表Embedding模型对于文本嵌入使用具有因果注意力的LLMs并在输入序列的末尾添加一个[EOS]标记。最终的嵌入是从对应于这个[EOS]标记的最后一层的隐藏状态中提取的。没有额外池化头推理路径更短。为了确保嵌入在下游任务中遵循指令将指令和查询连接成一个单一的输入上下文而文档保持不变然后通过LLMs进行处理。Query的输入格式如下{Instruction}{Query}Reranker模型为了更准确地评估文本相似性使用LLMs在单个上下文中进行点对点重排序。与嵌入模型类似为了实现指令遵循能力将指令包含在输入上下文中。使用LLM聊天模板并将相似性评估任务框定为一个二分类问题。输入到LLMs的模板如下|im_start|systemJudge whether the Document meets the requirements based on the Query and the Instruct provided. Note that the answer can only beyes orno.|im_end||im_start|userInstruct:{Instruction}Query:{Query}Document:{Document}|im_end|lim_start|assistantthink\n\n/think\n\n为了基于给定输入计算相关性分数视为二分类任务评估下一个标记是yes或no的可能性。表示为二、训练方法Qwen3 Embedding训练过程采用了多阶段训练pipline结合了大规模无监督预训练和高质量数据集上的监督微调。1、训练目标Embedding模型对于嵌入模型使用了基于InfoNCE框架的改进对比损失。给定一批个训练实例损失定义为其中是相似性函数使用余弦相似性是温度参数是归一化因子聚合了正对与各种负对的相似性分数这些项表示与以下内容的相似性(1) 正文档(2) 个难负样本(3) 批内其他查询(4) 批内其他正负文档。掩码因子目的是减轻假阴性的影响定义为其中是或的相应分数。Re-Rank模型优化了基于监督微调(SFT)的损失定义为其中表示LLM分配的概率。标签为yes表示正文档no表示负文档。该损失函数鼓励模型为正确标签分配更高的概率从而提高排序性能。2、多阶段训练多阶段训练是训练文本嵌入模型的常见做法通常从大规模半监督数据上的初始训练开始然后使用较小规模的高质量监督数据集进行微调。这一两步过程增强了模型的性能和泛化能力。大规模弱监督训练数据显著提高了模型的泛化能力而后续阶段的高质量数据微调进一步提升了模型性能。在现有多阶段训练框架的基础上Qwen3 Embedding系列引入了以下关键创新大规模合成数据驱动的弱监督训练与之前的工作如GTE、E5、BGE模型不同这些模型主要从开源社区如问答论坛或学术论文收集弱监督训练数据提出利用基础模型的文本理解和生成能力直接合成配对数据。这种方法允许任意定义所需配对数据的各种维度如任务、语言、长度和难度并在合成提示中进行定义。与从开放域源收集数据相比基础模型驱动的数据合成提供了更大的可控性能够精确管理生成数据的质量和多样性特别是在低资源场景和语言中。高质量合成数据在监督微调中的利用由于Qwen3基础模型的卓越性能合成的数据质量非常高。因此在监督训练的第二阶段选择性地整合这些高质量合成数据进一步增强了整体模型性能和泛化能力。模型合并受到先前工作的启发在完成监督微调后应用了基于球面线性插值(slerp)的模型合并技术。该技术涉及合并微调过程中保存的多个模型检查点。目的是提高模型在各种数据分布上的鲁棒性和泛化性能。注意重排序模型的训练过程不包括第一阶段的弱监督训练阶段。3、合成数据集使用Qwen3-32B模型作为基础模型进行数据合成创建了大约1.5亿对多任务弱监督训练数据。实验发现使用合成数据训练的嵌入模型在下游评估中表现优异特别是在MTEB多语言基准测试中超越了许多先前监督模型。这促使对合成数据进行过滤以识别高质量配对用于第二阶段的监督训练。采用简单的余弦相似性计算来选择数据对保留随机采样数据中余弦相似性大于0.7的对。最后大约1200万对高质量监督训练数据对被选中进行进一步训练。三、实验性能MTEB多语言MTEB英文Qwen3 Embedding: Advancing Text Embedding and Reranking Through Foundation Models,https://github.com/QwenLM/Qwen3-Embedding/blob/main/qwen3_embedding_technical_report.pdfcode:https://github.com/QwenLM/Qwen3-Embedding关于我余俊晖主要研究方向为自然语言处理、大语言模型、文档智能。曾获CCF、Kaggle、ICPR、ICDAR、CCL、CAIL等国内外近二十项AI算法竞赛/评测冠亚季军。发表SCI、顶会等文章多篇专利数项。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】