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文档简介
研究课题涵盖语义搜索、长上下文建模、代码检索和推荐系统去偏等多个领域。我的研究工作目录目录无法获取上下文句子级语义t优点:效率高、可预计算缺点:准确性低、泛化能力弱优点:准确性高、快速适配新领域缺点:效率低、难以应用ZihanLiaoet.al,2024.D2LLM:Decom•我们为•我们为对称与非对称搜索任务设计•计算LLM回复的嵌入表示y以及“yes”Yi=LN(ℎ+FFN(ℎ))Yi=LN(ℎ+FFN(ℎ))可学习的query向量ygg=PMAq负例和难负例。对应设计两个损失:来实现知识迁移:2LFI=lri丁risl22•D2LLM相比最佳基线方法提高了10%-21%。考虑到教师LLM-ce并未专门针对STS进行微调。我们使用相同的训练集对STS域的教师模型进行了微调(得到了LLM-ce-ft)。•对0.3M数据进行微调后,教师模型的平均性能提升了基于T2Retrieval数据集进行实验,约10w条段落•与双编码器相比,D2LLM仅略微增加了基于T2Retrieval数据集进行实验,约10w条段落•与双编码器相比,D2LLM仅略微增加了基于T2Retrieval数据集进行实验,约10w条段落•与双编码器相比,D2LLM仅略微增加了实现了效率与效果的平衡!评估各个蒸馏目标的重要性评估PMA的重要性评估IEM的重要性评估教师模型参数大小的影响•语义复杂性•代码不仅需要遵循严格的语法规则,还包含丰富的语义关系•多语言支持•不同的编程语言有不同的语法和标准库,导致代码嵌入模型需要在多语言间具有很好的•精度与存储压缩的平衡•保持精度的条件下尽可能减小嵌入维度优点:效率高、可预计算缺点:准确性低、泛化能力弱优点:基座LLM潜力高缺点:表示质量差,存储压力大•采用PMA模块进行句子级语义聚合•魔改PMA实现维度压缩yigg=PMAqYi=LN(ℎ+FFN(ℎ))•跨卡选取in-batch负样本,增大负例数量对比现有Bert/T5/GPT类代码嵌入方法,我们在绝大多数情况下达到sota性能兼顾代码块全局语义理解并整合跨文件依赖关系
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