模型论文：https://arxiv.org/pdf/2309.07597
模型数据：https://data.baai.ac.cn/details/BAAI-MTP

训练数据

由无标签数据和有标签数据组成。
无标签数据使用了悟道等数据集，有标签数据使用了dureader等数据集。
都是文本对，对于无标签数据还使用Text2Vec-Chinese过滤掉得分低于0.43的pair。
有标签数据直接来自于下游任务的标注数据集，包括DuReader、mMARCO、NLI-Zh等，涵盖retrieval、ranking、similarity comparison等任务。

模型训练

BGE是一个类BERT的模型。
是一个三阶段的训练过程。

1.Pre-Training

使用纯文本的悟道语料，不是文本对。目的是得到更强大的表征能力。做法是采用RetroMAE的训练策略：先对text X进行随机Mask，然后进行encoding，再额外训练一个light-weight decoder（如单层transformer）进行重构。通过这一过程，强迫encoder学习到良好的embedding。作者认为，解码器结构简单，只有单层transformer，而且输入句子的掩码率很高，会使得解码变得具有挑战性，可以迫使生成高质量的句子嵌入，以便可以以良好的保真度恢复原始输入。

2.general-purpose fine-tuning

预训练模型通过对 C-MTP（无标签）进行对比学习进行微调，以区分配对文本与其负样本。

对比学习的一个关键因素是负样本。没有特意挖掘难负样本，而是纯粹依赖批内负样本，并借助大批次（高达 19,200）来提高嵌入的区分性。

3.Task-specific fine-tuning

BGE适合各种类型的任务，如检索、摘要等等。它们包含的任务类型各异，可能会相互影响。
为了将通用的也能在各类任务中有优异表现，采用了以下两个方法：

1. 基于指令的微调： 输入数据会被区分，以帮助模型适应不同任务。对于每个文本对 (p,
   q)，会在查询侧附加一个特定任务的指令。指令是一个言语提示，明确了任务的性质，例如“为这个句子生成表示以用于检索相关文章：”。
2. 负样本更新：除了批内负样本，每个文本对 (p, q) 还会挖掘一个难负样本 q’。难负样本从任务的原始语料库中挖掘，遵循了ANN
   风格的采样策略。难负样本通常与目标文本相似，但并不匹配，从而增加了模型的训练难度，提升了模型的区分能力。

自定义微调

官方提供了挖掘难负样本的脚本，是从query召回的top2-100中随机抽取，正样本是top1。
构造好数据集后，就可以继续做特定任务上的微调了。
https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding/tree/master/examples/finetune
也可以使用llama_index微调，可以参考我的http://t.csdnimg.cn/EYs91

微调在 Embeding 模型和 Reranker 模型上使用同类型的数据集，并将语义相关性任务视为二分类任务。使用二分类交叉熵损失（BCE）来训练模型，使其能够在语义相关性任务中区分正负样本。

参考：
1.https://zhuanlan.zhihu.com/p/690856333
2.https://zhuanlan.zhihu.com/p/669596130
3.https://zhuanlan.zhihu.com/p/670277586
4.https://zhuanlan.zhihu.com/p/578747792