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Length-Induced Embedding Collapse in Transformer Models
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内容提要
本文探讨了文本嵌入在长文本中的性能下降，提出了“长度崩溃”现象。通过引入softmax()的温度参数，提出了调节方法TempScale，显著提升了长文本嵌入模型的性能。
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关键要点
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本文研究了文本嵌入在较长文本上的表现下降问题。
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提出了“长度崩溃”现象，即较长文本的嵌入缩小到一个狭窄空间。
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通过引入softmax()中的温度参数来减轻这一限制。
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提出了一种调节自由的方法TempScale。
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TempScale能够提升现有嵌入模型在长文本输入上的表现，带来了显著的性能提升。
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