Seed1.5

Seed1.5-Embedding 概述

Seed1.5-Embedding 是字节跳动 Seed 团队推出的一款向量模型，基于 Seed1.5 进行进一步训练优化。该模型在 MTEB 等权威评测中表现出色，在 BRIGHT 推理密集型检索任务榜单上也取得了优异成绩。其采用 Siamese 双塔结构，依托 Seed1.5 预训练语言模型，通过两阶段训练提升通用表征能力。第一阶段利用无监督数据进行预微调，借助对比学习将生成模型转化为编码模型；第二阶段则结合有监督数据与合成数据进行多任务优化，提高模型在检索任务中的表现。Seed1.5-Embedding 支持多种向量维度，包括 2048、1024、512 和 256。

Seed1.5-Embedding 的主要功能

• 文本语义编码：将文本映射到高维空间的向量表示，增强相关文本之间的相似度，适用于检索、分类和聚类等任务。
• 检索支持：通过向量相似度计算，实现高效的信息检索，尤其擅长处理复杂查询与文档匹配。
• 多任务适配：支持分类、聚类、重排、检索及语义相似性等任务，具备广泛的应用场景。
• 灵活向量维度：提供多种向量维度选择，用户可根据需求调整性能与效率平衡。
• 推理优化：通过构建推理密集型数据集，提升模型在复杂语义理解和逻辑推理任务中的表现。

Seed1.5-Embedding 的技术原理

• 模型架构：采用 Siamese 双塔结构，使用 cosine 相似度计算查询与文档的匹配得分。模型基于 Seed1.5 预训练 LLM，引入双向注意力机制和小规模 MoE 架构，提升运行效率。
• 训练流程
  • 第一阶段：利用无监督数据进行预微调，通过对比学习优化模型为编码器。
  • 第二阶段：结合有监督数据与合成数据进行多任务微调，提升模型泛化能力。
• 数据工程策略
  • 难负例挖掘：迭代式挖掘困难负样本，增强模型区分能力。
  • 伪负例过滤：避免相似正例干扰模型学习。
  • 合成数据构造：增强模型在复杂任务中的适应性。

Seed1.5-Embedding 的项目资源

• HuggingFace 模型库：https://huggingface.co/ByteDance-Seed/Seed1.5-Embedding

Seed1.5-Embedding 的应用场景

• 信息检索与语义搜索：用于问答系统、企业文档检索等场景，提升搜索准确率。
• 文本聚类与话题识别：对大量文本进行自动分类和主题识别。
• 推荐系统：通过文本向量化实现个性化推荐。
• 文本分类与情感分析：提升分类和情感判断任务的效果。
• 复杂查询理解：适用于科研、编程等领域的高难度语义匹配任务。