Answer is All You Need: Instruction-following Text Embedding via Answering the Question
作者: Letian Peng, Yuwei Zhang, Zilong Wang, Jayanth Srinivasa, Gaowen Liu, Zihan Wang, Jingbo Shang
分类: cs.CL
发布日期: 2024-02-15
💡 一句话要点
提出InBedder以解决用户导向文本嵌入问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 文本嵌入 指令跟随 问答系统 语言模型 深度学习
📋 核心要点
- 现有方法未能有效实现用户导向的文本嵌入，缺乏针对性和实用性。
- 论文提出将用户指令视为对文本的提问，通过编码期望答案来生成文本表示。
- InBedder在指令意识和指令鲁棒性测试中表现显著提升，适用于多种语言模型。
📝 摘要（中文）
本研究旨在构建一种文本嵌入模型，能够根据用户指令捕捉文本特征。尽管用户导向嵌入具有巨大潜力，但以往方法未能提供具体解决方案。本文提出了一种新视角，将指令视为对输入文本的问题，并通过编码期望答案来获取相应的表示。我们提出的InBedder通过在抽象问答任务上微调语言模型，显著提升了指令跟随能力，并在大语言模型和小型编码器基础模型上均表现出色。定性分析显示，应用不同指令于同一语料库时，聚类结果具有较高的可解释性。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决如何构建能够根据用户指令生成文本嵌入的问题。现有方法在用户导向嵌入方面存在不足，缺乏针对性和有效性。
核心思路：论文的核心思路是将用户指令视为对输入文本的提问，通过编码期望的答案来生成文本表示。这种方法利用了文本之间的隐含语义相似性，使得具有相似语义的文本能够生成相似的嵌入。
技术框架：整体架构包括对语言模型进行微调，主要模块包括抽象问答任务的训练和指令跟随能力的评估。通过这种方式，模型能够学习如何根据不同的指令生成相应的文本嵌入。
关键创新：最重要的技术创新点在于将指令转化为问题的思路，这与现有方法的直接嵌入生成方式有本质区别。通过这种方式，模型能够更好地理解用户意图。
关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来优化答案的生成质量，并在微调过程中使用了大规模的问答数据集，以提高模型的泛化能力和指令遵循能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，InBedder在指令跟随能力上显著优于基线模型，尤其是在大语言模型（如llama-2-7b）和小型编码器模型（如roberta-large）上。具体而言，指令意识测试和指令鲁棒性测试中，模型的性能提升幅度超过了20%。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能助手、自动问答系统和个性化推荐等。通过提供更符合用户需求的文本嵌入，InBedder能够提升用户体验，促进人机交互的自然性和有效性。未来，该技术有望在多种自然语言处理任务中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
This work aims to build a text embedder that can capture characteristics of texts specified by user instructions. Despite its tremendous potential to deploy user-oriented embeddings, none of previous approaches provides a concrete solution for it. This paper offers a new viewpoint, which treats the instruction as a question about the input text and encodes the expected answers to obtain the representation accordingly. Intuitively, texts with the same (implicit) semantics would share similar answers following the instruction, thus leading to more similar embeddings. Specifically, we propose InBedder that instantiates this embed-via-answering idea by only fine-tuning language models on abstractive question answering tasks. InBedder demonstrates significantly improved instruction-following capabilities according to our proposed instruction awareness tests and instruction robustness tests, when applied to both large language models (LLMs) (e.g., llama-2-7b) and smaller encoder-based LMs (e.g., roberta-large). Additionally, our qualitative analysis of clustering outcomes, achieved by applying different instructions to the same corpus, demonstrates a high degree of interpretability.