在人工智能領(lǐng)域，大語(yǔ)言模型的迅猛發(fā)展正在改變著(zhù)信息處理的格局。作為大模型應用的關(guān)鍵支撐技術(shù)，Embedding模型正成為業(yè)界的焦點(diǎn)。近日，人工智能及大數據科技企業(yè)合合信息發(fā)布了其自主研發(fā)的文本向量化模型——acge_text_embedding（簡(jiǎn)稱(chēng)“acge模型”），并在權威的中文文本向量評測基準C-MTEB中榮登榜首。

MTEB被公認為是目前業(yè)界最全面、最權威的中文語(yǔ)義向量評測基準之一，涵蓋了分類(lèi)、聚類(lèi)、檢索、排序、文本相似度、STS等6個(gè)經(jīng)典任務(wù)，共計35個(gè)數據集，為深度測試中文語(yǔ)義向量的全面性和可靠性提供了可靠的實(shí)驗平臺。

Embedding模型的核心功能是將高維離散數據轉換為低維連續向量，從而捕捉數據的語(yǔ)義特征和關(guān)系。在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，這一技術(shù)對于提升搜索、推薦、問(wèn)答等應用的準確性和效率具有重要意義。acge模型的發(fā)布，不僅為這些應用提供了更強大的技術(shù)支持，也為大模型在實(shí)際落地應用過(guò)程中注入了新的活力。

據了解，合合信息的技術(shù)團隊在acge模型的開(kāi)發(fā)過(guò)程中，對數據集和訓練策略進(jìn)行了深入的優(yōu)化。他們構造了大量的數據集，確保模型的訓練質(zhì)量和場(chǎng)景覆蓋面；同時(shí)，引入了多種有效的模型調優(yōu)技術(shù)，使得acge模型在不同場(chǎng)景下都能表現出色。

值得一提的是，acge模型在多個(gè)方面都展現出了明顯的優(yōu)勢。相比于傳統的預訓練或微調垂直領(lǐng)域模型，acge模型不僅支持通用分類(lèi)模型的構建，還能提升長(cháng)文檔信息抽取的精度。此外，該模型的應用成本相對較低，使得大模型能夠在多個(gè)行業(yè)中快速創(chuàng )造價(jià)值，推動(dòng)科技創(chuàng )新和產(chǎn)業(yè)升級。

在具體實(shí)踐上，合合信息團隊采用了策略學(xué)習訓練方式，顯著(zhù)提升了模型在檢索、聚類(lèi)、排序等任務(wù)上的性能；同時(shí)，引入持續學(xué)習訓練方式，克服了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )存在的遺忘問(wèn)題，使得模型訓練迭代能夠達到優(yōu)秀的收斂空間。

未來(lái)，隨著(zhù)大語(yǔ)言模型和Embedding技術(shù)的不斷進(jìn)步，我們有理由相信，合合信息將繼續在人工智能領(lǐng)域取得更好的成績(jì)。

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