English | 快速上手 | Embedding应用 | 数据 | 赞助 | 人员 | 引用 | 鲁叔的讨论
骆驼嵌入是一个文本嵌入(text embedding)模型，由冷子昂, 刘思诣, 黄泓森, 陈舒年, 胡婧, 孙骜, 陈启源, 李鲁鲁等开发
每个作者都是第一作者，顺序是随机的。(点这里具体)
李鲁鲁发起了项目，并完成了初步的验证，提出了KL散度Loss和Hard Negative挖掘。
刘思诣完成了初步训练框架的编写，以及支撑了后面模型上传到hugging face管线。
冷子昂完成了完整的大模型和小模型的训练，包括载入数据和损失函数的实现。
陈启源准备了CNewSum的数据，做了句子切分。
黄泓森负责爬取了OpenAI Embedding的数据。
陈舒年完成了重要的几个可视化。
孙骜（即将）用我们的得到的Embedding，完成CoT的提升实验。
胡婧收集了周杰伦的歌词，并（即将）完成更多的定量实验。
骆驼嵌入是Luotuo(骆驼)的子项目之一, 后者由李鲁鲁, 冷子昂, 陈启源发起。
文本嵌入，是指将一段文本，转化为一定维度的向量（1536维），其中相近语义、相关主题的文本在向量空间更接近。拥有一个良好的文本嵌入特征，对于文本可视化、检索、聚类、内容审核等下游任务，有着重要的意义。
-
If you find this helpful, please star our major repo Luotuo(骆驼), Thanks Very Much
-
如果你感到这个页面对你有帮助，拜托您去我们骆驼的主页也点上star，非常感谢！
中模型已经发布，大模型将看后面什么时候有空再发布。
| Colab链接 | 细节 | |
|---|---|---|
| 小模型 |  |
BERT 110M带可视化验证 |
| 中模型 | |
BERT 352M带可视化验证 |
| 大模型 | - | GLM-Encoder模型带可视化验证 |
| 小模型Minimal | |
BERT 110M最简代码 |
| 中模型Minimal | |
BERT 352M最简代码 |
| 大模型Minimal | - | GLM-Encoder模型最简代码 |
所有的应用例子都可以在colab链接
-
文本数据可视化 任意文本分类数据的可视化
-
文本相关性测试 周杰伦歌词之间的相关性测试。
-
文本的模糊搜索 周鸿祎为什么喜欢穿红衣？
-
文本聚类 找呀找呀找朋友
-
少样本的分类学习 用embedding解决审核任务
对于任意多类的数据，围绕我们发布的Embedding模型，我们准备了一个特殊的可视化代码，可以将类别展示在二维平面，并抽样展示部分文本的内容。你可以直接在 大模型链接 / 小模型链接 中 运行体验。
通过可视化看我们可以看到，OpenAI原论文的基本假设基本得到验证，即使是很写意的歌词，在中间切开，去除重复文本之后。前段歌词和后段歌词仍然能够呈现很强的相关性。（除了周杰伦的《外婆》，其他的）歌曲的前后段在特征空间中都很接近。
在OpenAI的论文(补充引用)中，使用了大量文本（补充数量）来进行自监督学习。其关键假设是，在切开的文本中，连续的两段长文本是相关的。在这个应用中，我们会在两个测试上验证这个假设。因为我们目前版本的模型的训练数据都是新闻，我们想找两批不同领域的语料，来验证模型的能力。
-
网文新闻数据: 我们选取了15篇网文，并且加上了15篇数据集中不覆盖的新闻数据。并且寻找语料中的大段落，进行前后的切分。在网文数据中，为了增加挑战性，我们避免切分前后的数据出现过多重复的词汇。
-
周杰伦挑战: 由于新闻数据前后文中会有一定数量重复的词汇，而网文叙述的连贯性也很强。所以我们想做一个更难的挑战，我们选取了3篇中学课文，2篇网文，5首王菲的歌，以及8首不同内容的周杰伦的歌。并且在这个挑战中，切分后的前文和后文中，我们人工去除了重复的短句（如副歌），并避免重复的词汇。
下面是周杰伦的第一张专辑中，一首Acid爵士风格的叙事歌曲《印第安老斑鸠》在切分后的前后歌词
前半句:沙漠之中怎么会有泥鳅 话说完飞过一只海鸥 大峡谷的风呼啸而过 是谁说没有 有一条热昏头的响尾蛇 无力的躺在干枯的河 在等待雨季来临变沼泽 灰狼啃食着水鹿的骨头 秃鹰盘旋死盯着腐肉 草原上两只敌对野牛 在远方决斗
后半句:在一处被废弃的白蚁丘 站着一只饿昏的老斑鸠 印地安老斑鸠腿短毛不多 几天都没有喝水也能活 脑袋瓜有一点秀逗 猎物死了它比谁都难过 印地安斑鸠 会学人开口 仙人掌怕羞 蜥蝪横着走 这里什么奇怪的事都有 包括像猫的狗
我们对Luotuo-BERT在网文新闻30对的数据上进行了测试。我们额外编写了一个可视化，除了热图的展示，我们还抽样展示了热图中涉及数据的文本信息。可以看到
-
OpenAI论文的假设被基本验证。即一个文本的前段和后段呈现很强的相关性
-
由于我们的模型是在新闻上训练的，当前在新闻的表现上更好。
-
对于不同domain的文本，相关性矩阵会呈现分块对角的形式，甚至在不同类型的新闻，不同类型的网文之间，也有这样的特点。
-
根据我们的测试，当前的模型在其他domain的文本上，也能体现出良好的相关性。如果进一步补充其他领域的训练文本，可以使得这个特征有更好的不同领域的适应能力。
在周杰伦挑战中，我们对比了我们训练之前的基础模型，沈向洋老师IDEA团队的Tai-102M的BERT，以及我们训练后的Luotuo-BERT的结果，同时我们还展示了Hugging Face默认的BERT-base-Chinese模型的结果。（更大BERT的结果将在周一放出）
周杰伦挑战的图见一开始tSNE可视化。
观察下图我们可以得出几个结论
-
相比于网文新闻测试，歌词测试要难得多。即使是人类来观察前后文本，也很难看出明显的相关性。
-
有一些同歌手、相近主题的歌曲，会出现分块相关的情况。
-
我们也对比了OpenAI的结果，通过蒸馏学习，我们的LuotuoBERT已经能够达到和OpenAI的API competitive的结果，所以我们后续考虑在KL散度Loss中，进一步加强对角先验，而不是单纯只考虑OpenAI的结构为目标概率。
更多的对比结果我们将发布在我们正在编写的报告中。
在我们的初步测试中，LuotuoBERT已经有很强的模糊文本搜索的能力。
当然，一个更严肃的模糊搜索应该进一步建立Query特征到Answer文本的关联映射，并适当考虑传统关键词的技术。
在不给定类别标签的时候，我们的可视化工具也会自动对文本进行聚类。
这是一个在新闻数据上进行聚类的展示。
- TODO
在训练中我们使用了三项Loss， 第一项是对OpenAI的feature求MSE的Loss（其实我估计L1更好）; 第二项是CSE Loss，也就是对文本对求相似度矩阵之后，横向和纵向，以对角为ground truth标签，求cross entropy; 第三项是KL散度的loss，对openAI得到的相关性矩阵P，和模型当前得到的相关性矩阵Q，按行和列分别求KL散度。
具体的内容可以看我们正在编写的报告，等定量实验完成一些后，我们会先挂出中文的arxiv，方便大家引用我们的工作。补充更多定量实验之后，我会翻译成英文。
对于BERT模型，我们增加了一个全连接层使得BERT的特征能够提升到1536维，并且使用沈向洋老师IDEA发布的中文CLIP模型为起点开始，进行训练，在所有数据上训练了总共5个Epoch。我们周末先放的是102M的小模型，352M的应该周一周二就会放出来。
对于GLM模型，对于一个句子输入，我们获得Tokenizer后每一个input token在GLM的最后一层hidden vector，然后将这个vector通过全连接，依次输入了一个BERT。
这些细节具体可以看我们正在编写的报告
在骆驼嵌入的训练中，我们使用了234.5K的CNewSum数据。将新闻数据清理后，前后切开，并调用OpenAI的text-embedding-ada-002模型，得到了所有文本对的1536维数据。
我们准备公开这批数据，正在研究CNewSum和OpenAI的数据协议，并且准备申请共享这批数据的表格和网站，之后就会释放这批数据。
另外，将新闻数据训练得到的模型，应用在其他领域（比如修仙网文）可能会有一定的限制。最好再进一步加入对应domain的数据进行进一步的蒸馏训练。如果这方面您有确实的需求，也愿意覆盖数据和算力的费用，可以联系我们团队。（要是加入了部分额外domain数据的训练结果愿意公开给社区就更好了）
在训练骆驼嵌入的时候，除了使用社区捐赠的经费购买的远程服务器外
我们还使用了两周 东吴证券 捐赠的A100算力，在此表示感谢！
If you are interested in sponsoring the Luotuo Project, please click on the major project or view the sponsorship form.
更详细的整个骆驼项目相关的人员信息，请查看骆驼项目的主页
每个作者都是第一作者，顺序是随机的。
李鲁鲁发起了项目，并完成了初步的验证，提出了KL散度Loss和Hard Negative挖掘。
刘思诣完成了初步训练框架的编写，以及支撑了后面模型上传到hugging face管线。
冷子昂完成了完整的大模型和小模型的训练，包括载入数据和损失函数的实现。
陈启源准备了CNewSum的数据，做了句子切分。
黄泓森负责爬取了OpenAI Embedding的数据。
陈舒年完成了重要的几个可视化。
孙骜（即将）用我们的得到的Embedding，完成CoT的提升实验。
胡婧收集了周杰伦的歌词，并（即将）完成更多的定量实验。
如果您在项目中使用了我们的模型、代码或者数据，请引用下面第一篇文章。
Please cite the repo if you use the data or code in this repo.
@misc{alpaca,
author={Siyi Liu, Ziang Leng, Hongsen Huang, Shunian Chen, Jing Hu, Ao sun, Qiyuan Chen, Cheng Li},
title = {Luotuo Embedding: Generative Text Embedding Model distilled from OpenAI API},
year = {2023},
publisher = {GitHub},
journal = {GitHub repository},
howpublished = {\url{https://github.com/LC1332/Luotuo-Text-Embedding}},
}
@misc{alpaca,
author={Ziang Leng, Qiyuan Chen and Cheng Li},
title = {Luotuo: An Instruction-following Chinese Language model, LoRA tuning on LLaMA},
year = {2023},
publisher = {GitHub},
journal = {GitHub repository},
howpublished = {\url{https://github.com/LC1332/Luotuo-Chinese-LLM}},
}
-
Embedding是一个较为学术的工作思路。其实公众对于生成模型的生成语言结果讨论很多，但是对于Embedding的讨论却较少。
-
但是其实大量应用，比如BingGPT或者ChatPDF，在构造的时候，都很需要Embedding的模型。所以必须要搭建一个
-
我估计这个工作的关注度不一定会很高，但是对于整个社区确实是一个很重要的工作，所以值得去做。所以我们投入了很多人力和资源去做Embedding这么个工作，也在此向他们表示感谢。如果你觉得这个项目确实有意义，或者真实帮助到了你，可以到我们的骆驼主项目去点上star。
-
不过歌词的可视化确实有点意思，由于很多同学都是95和00后（应该说除了我都是？） 他们嫌弃我选的歌太老了，比他们的人都老。这个歌词的可视化很有意思，我后面想做个gradio，支持上传20行歌词，然后自动计算了出图
-
之前NLP工作的可视化工具让我不是很满意，所以这里我们都给重写了，可视化这里主要是陈舒年实现的。
-
我说过骆驼项目是一个我们的作业项目，目标是使用新的大语言模型，重走各种各样的NLP task。所以我不想单纯在decoder的finetune上，struggle太多的时间，而是更想去做各种各样的task。
-
如果你发现这个embedding在你的应用领域work不是很好，但是openAI的API却还可以，那说明我们需要增加数据去覆盖您的领域，请及时联系我们。我们最终希望Luotuo-BERT是个能够给大家都用上的好的Text Embedding，大家不用花费力气自己去重训。
-
对于QA来说，照理说要再做一个query——answer之间的转换函数，但是我估计这里用一个线性函数就够了
-
因为这个工作的社区关注度不一定高，所以干脆后面测试补完之后写一篇arxiv吧，算是整个大项目第一篇arxiv了。
- 构建项目页面
- 发布小模型测试代码
- 发布小模型colab测试代码
- colab代码发布后，在骆驼主页更新链接
- 替换相关性测试，数据改为网文-新闻数据
- 模糊搜索
- 画一个模型结构图
- (optional)准备一个更易用的歌词分析脚本
- (optional)发布中模型
周二之前需要完成
- 发布大模型测试代码
- 下游应用——搜索小模型
- 下游应用——聚类小模型
- 下游应用——分类小模型
- 下游应用——搜索大模型
- 下游应用——聚类大模型
- 下游应用——分类大模型
- 翻译页面到英文
- 发布数据
- 扩充domain数据，训练一个更好的小模型
- 扩充domain数据，训练一个更好的大模型
- 编写arxiv补充实验
- 清洁并发布训练代码
See our in writing report here
