HU 参加 SemEval-2024 任务 8A：对比学习能否学习嵌入以检测机器生成的文本？

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

我们提出了一个基于对比学习的单一模型，通过数据增强和对比学习，在没有使用多个模型集合的情况下，达到与多模型相当的性能表现。

研究人员通过使用合成数据和少于1k个训练步骤，提出了一种新颖简单的方法来获取高质量的文本嵌入。他们利用专有的LLMs在近100种语言中生成大量多样化的合成数据，并使用标准对比损失在合成数据上微调开源的只解码LLMs。实验证明，该方法在高度竞争的文本嵌入基准上表现出强大的性能，而不需要任何标记数据。此外，当将合成数据和标记数据混合进行微调时，该模型在BEIR和MTEB基准上取得了最新的技术成果。

LLMs 合成数据 对比损失 文本嵌入 标记数据
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