在人工智能领域，大语言模型的迅猛发展正在改变着信息处理的格局。作为大模型应用的关键支撑技术，Embedding模型正成为业界的焦点。近日，人工智能及大数据科技企业合合信息发布了其自主研发的文本向量化模型——acge_text_embedding（简称“acge模型”），并在权威的中文文本向量评测基准C-MTEB中荣登榜首。
MTEB被公认为是目前业界最全面、最权威的中文语义向量评测基准之一，涵盖了分类、聚类、检索、排序、文本相似度、STS等6个经典任务，共计35个数据集，为深度测试中文语义向量的全面性和可靠性提供了可靠的实验平台。
Embedding模型的核心功能是将高维离散数据转换为低维连续向量，从而捕捉数据的语义特征和关系。在互联网时代，这一技术对于提升搜索、推荐、问答等应用的准确性和效率具有重要意义。acge模型的发布，不仅为这些应用提供了更强大的技术支持，也为大模型在实际落地应用过程中注入了新的活力。
据了解，合合信息的技术团队在acge模型的开发过程中，对数据集和训练策略进行了深入的优化。他们构造了大量的数据集，确保模型的训练质量和场景覆盖面；同时，引入了多种有效的模型调优技术，使得acge模型在不同场景下都能表现出色。
值得一提的是，acge模型在多个方面都展现出了明显的优势。相比于传统的预训练或微调垂直领域模型，acge模型不仅支持通用分类模型的构建，还能提升长文档信息抽取的精度。此外，该模型的应用成本相对较低，使得大模型能够在多个行业中快速创造价值，推动科技创新和产业升级。
在具体实践上，合合信息团队采用了策略学习训练方式，显著提升了模型在检索、聚类、排序等任务上的性能；同时，引入持续学习训练方式，克服了神经网络存在的遗忘问题，使得模型训练迭代能够达到优秀的收敛空间。
未来，随着大语言模型和Embedding技术的不断进步，我们有理由相信，合合信息将继续在人工智能领域取得更好的成绩。
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