【LLM-RAG】BGE M3-embedding模型（模型篇|混合检索、多阶段训练）

本文主要是介绍【LLM-RAG】BGE M3-embedding模型（模型篇|混合检索、多阶段训练），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

note

• M3-Embedding联合了3种常用的检索方式，对应三种不同的文本相似度计算方法。可以基于这三种检索方式进行多路召回相关文档，然后基于三种相似度得分平均求和对召回结果做进一步重排。

• 多阶段训练过程：
  

• 第一阶段：第一阶段的自动编码预训练采用的是RetroMAE，在105种语言的网页跟wiki数据上进行，从而获得一个基底模型

• 第二阶段：在第一个数据源的弱监督数据进行预训练，这阶段的损失损失只考虑基于稠密检索的对比学习损失。

• 第三阶段：会在第二，三个数据源的监督数据进行训练，这阶段的损失就包括前面提及的所有损失，包括对比学习损失跟蒸馏损失。

零、BGE M3-emb模型

• 项目链接：https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding
• 论文：BGE M3-Embedding: Multi-Lingual, Multi-Functionality,
  Multi-Granularity Text Embeddings Through Self-Knowledge Distillation
• 该模型支持超过100种语言，能够接受不同形式的文本输入，文本最大输入长度扩展到4192，并且支持包括稠密检索，稀疏检索，多向量检索三种不同检索手段。
• BGE M3-Embedding的效果超过微软E5-mistral-7b、openai去年发布的第三代text embedding

一、训练数据的构建

有三个来源：

• 没有标注信息的弱监督数据：来自于从网上挖掘得到的各种有语义关联的数据，并过滤掉其中低质量的内容。
• 来自有标注信息的监督数据：包括若干个中文跟英文的开源数据集，例如MS MARCO，NLI，DuReader等。
• 合成得到的监督数据：利用GPT3.5为来自Wiki跟MC4的长文本生成对应的问题，用于缓解模型在长文档检索任务的不足，同时引入额外的多语言数据。

注：这三种不同来源的数据相互补充，分别作用于模型不同阶段的训练

二、混合检索

M3-Embedding联合了3种常用的检索方式，对应三种不同的文本相似度计算方法。可以基于这三种检索方式进行多路召回相关文档，然后基于三种相似度得分平均求和对召回结果做进一步重排。

1. Dense retrieval

Dense retrieval: 给定一个文本，获取语言模型最后一层上[CLS]位置的隐状态，经过标准化作为文本的稠密向量表征。通过计算query跟doc的向量表征之间的内积就知道文本之间的稠密检索相似度。

注：这是目前主流text embedding模型用的比较多的一种检索方式，这部分表征更注重文本整体的语义信息。

2. Lexical Retrieval

Lexical Retrieval：给定一个文本，获取语言模型最后一层上所有位置的隐状态，每个位置对应原始文本中的一个token，依次将每个位置的隐状态通过一个全连接层+Relu函数得到该token的权重，将所有每个token的隐状态*对应的权重再求和作为文本的稀疏表征（如果文本包含两个以上相同的token，则该token的权重取其中最大的权重值）。

注：很像tfidf，也跟RetroMAE-V2的第二部分特征很相似，这部分特征更在意文本中各个token的信息，重要的token就赋予更高的权重。

3. Multi-Vec Retrieval

Multi-Vec Retrieval: 给定一个文本，获取语言模型最后一层上所有位置的隐状态，经过一个全连接矩阵跟标准化后得到文本的多向量表征（文本的多向量表征维度为n*d，其中n是文本长度，d是隐状态维度）。给定query，query上第i个位置跟doc的相似度的计算方式为依次计算query第i个位置的多向量表征跟doc各个位置上的多向量表征之间的内积，取其中最大值作为其得分，将query上所有位置跟doc的相似度平均求和就得到对应的多向量表征相似度。其实这就是稠密检索的一个引申版本。

三、训练方式

1. loss的组成

loss由两个部分组成：

• 第一部分是对比学习损失，沿用InfoNCE的方式，希望拉近query跟相关文档之间的距离，同时疏远query跟不相关文档之间的距离，但是由于M3-Embedding提供了三种相似度计算方式，所以这里其实是包含了3个对比学习损失的。
• 第二部分蒸馏损失，研究人员将三种不同方式的相似度得分进行加权求和作为teacher分数，然后让三种相似度得分去学习teacher得分的信息，由此得到3个蒸馏损失。

2. 多阶段训练

多阶段训练过程：

• 第一阶段：第一阶段的自动编码预训练采用的是RetroMAE，在105种语言的网页跟wiki数据上进行，从而获得一个基底模型
• 第二阶段：在第一个数据源的弱监督数据进行预训练，这阶段的损失损失只考虑基于稠密检索的对比学习损失。
• 最后第三阶段会在第二，三个数据源的监督数据进行训练，这阶段的损失就包括前面提及的所有损失，包括对比学习损失跟蒸馏损失。

四、实验结果

1. 任务上的表现

（1）在多语言检索，跨语言检索，多语言长文档检索等任务上效果表现出色

2. 消融实验

（2）通过消融实验对比，可以发现在使用不同相似度计算方式条件下，M3-Embedding中的蒸馏损失都能给最终效果带来明显提升，尤其是对于稀疏检索而言。

Reference

[1] BGE M3-Embedding: Multi-Lingual, Multi-Functionality, Multi-Granularity Text Embeddings Through Self-Knowledge Distillation
[2] https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding/blob/master/FlagEmbedding/BGE_M3/BGE_M3.pdf
[3] BGE M3-Embedding：智源最新发布的text embedding模型，多语言检索效果超过微软跟openai

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