在人工智能快速發(fā)展的今天，我們每天都在不知不覺(jué)中與各種搜索引擎和推薦系統(tǒng)打交道。當(dāng)你在搜索引擎上查詢問(wèn)題、在電商平臺(tái)尋找商品、或者使用聊天機(jī)器人獲取信息時(shí)，背后都離不開(kāi)一項(xiàng)重要技術(shù)：文本嵌入和重排。這些技術(shù)就像是AI世界的"翻譯官"，它們能夠理解人類語(yǔ)言的含義，并幫助計(jì)算機(jī)系統(tǒng)找到最相關(guān)的信息。

近日，阿里巴巴和同濟(jì)實(shí)驗(yàn)室的研究團(tuán)隊(duì)發(fā)布了一項(xiàng)重要進(jìn)展：Qwen3 Embedding系列模型。這項(xiàng)研究以技術(shù)報(bào)告的形式于2025年6月5日發(fā)布在arXiv上，由Yanzhao Zhang、Mingxin Li、Dingkun Long、Xin Zhang等多位研究員共同完成。這些模型基于Qwen3基礎(chǔ)模型構(gòu)建，在文本嵌入和重排能力上較之前的GTE-Qwen系列取得了顯著進(jìn)步。那么，什么是文本嵌入和重排？它們?yōu)槭裁慈绱酥匾?？Qwen3 Embedding系列又有哪些創(chuàng)新和優(yōu)勢(shì)？讓我們一起深入了解。

一、文本嵌入和重排：AI理解世界的基石

想象一下，如果你和一位外國(guó)朋友交談，但彼此不懂對(duì)方的語(yǔ)言，這時(shí)你需要一位翻譯。在AI世界中，文本嵌入就扮演著這樣的"翻譯官"角色。它能夠?qū)⑷祟愓Z(yǔ)言中的單詞、句子或文檔轉(zhuǎn)換成計(jì)算機(jī)能理解的數(shù)字向量（想象成一連串的數(shù)字），這些向量能夠捕捉文本的語(yǔ)義信息。

舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子，如果我們有兩個(gè)句子："我喜歡狗"和"我愛(ài)小狗"，盡管它們用詞不同，但意思相近。好的文本嵌入模型會(huì)將這兩個(gè)句子轉(zhuǎn)換成相似的數(shù)字向量，因?yàn)樗芾斫膺@兩句話表達(dá)的是相似的含義。相反，句子"我喜歡貓"雖然和第一句話只有一字之差，但其含義不同，因此會(huì)被轉(zhuǎn)換成一個(gè)較為不同的向量。

而重排則是在搜索和推薦系統(tǒng)中的"精選師"。當(dāng)你在搜索引擎中輸入一個(gè)問(wèn)題后，系統(tǒng)會(huì)先找出可能相關(guān)的大量結(jié)果（可能有成百上千個(gè)），然后重排模型就像一位細(xì)心的篩選專家，它會(huì)仔細(xì)評(píng)估每個(gè)候選結(jié)果與你的查詢問(wèn)題的相關(guān)性，并將最相關(guān)的結(jié)果排在前面展示給你。

在現(xiàn)代AI應(yīng)用中，特別是隨著檢索增強(qiáng)生成（RAG）技術(shù)的興起，文本嵌入和重排變得越來(lái)越重要。RAG技術(shù)就像是給大語(yǔ)言模型配備了一個(gè)"參考圖書(shū)館"，當(dāng)模型需要回答問(wèn)題時(shí)，它可以先從這個(gè)"圖書(shū)館"中檢索相關(guān)信息，然后基于這些信息給出更準(zhǔn)確的回答。而文本嵌入和重排正是構(gòu)建這個(gè)"參考圖書(shū)館"和從中高效檢索的關(guān)鍵技術(shù)。

二、Qwen3 Embedding：模型架構(gòu)與創(chuàng)新設(shè)計(jì)

Qwen3 Embedding系列的核心思想是利用大語(yǔ)言模型（LLM）的強(qiáng)大語(yǔ)言理解和生成能力來(lái)增強(qiáng)文本嵌入和重排的效果。這就像是請(qǐng)了一位語(yǔ)言專家（Qwen3基礎(chǔ)模型）來(lái)當(dāng)"翻譯官"，自然能夠提供更加準(zhǔn)確和深入的翻譯。

這個(gè)系列包含兩類模型：嵌入模型和重排模型，每類都有三種不同的規(guī)模（0.6B、4B和8B參數(shù)），就像是提供了經(jīng)濟(jì)型、標(biāo)準(zhǔn)型和豪華型三種選擇，用戶可以根據(jù)自己的需求和硬件條件選擇合適的版本。

對(duì)于嵌入模型，研究團(tuán)隊(duì)采用了一種巧妙的設(shè)計(jì)：當(dāng)你輸入一段文本后，模型會(huì)在文本末尾添加一個(gè)特殊標(biāo)記（[EOS]），然后使用與這個(gè)標(biāo)記對(duì)應(yīng)的隱藏狀態(tài)作為文本的嵌入表示。這就像是讓模型先完整閱讀了整段文本，然后在讀完后給出一個(gè)總結(jié)性的理解。為了讓模型能夠按照指令工作，研究者將指令和查詢文本連接在一起輸入，這樣模型就能根據(jù)不同的指令執(zhí)行不同的任務(wù)。

重排模型則采用了不同的方法。它接受一個(gè)查詢和一個(gè)文檔作為輸入，然后判斷這個(gè)文檔是否滿足查詢的需求。這就像是請(qǐng)一位專家閱讀一篇文章，然后回答"這篇文章是否回答了我的問(wèn)題？"研究團(tuán)隊(duì)將這個(gè)過(guò)程設(shè)計(jì)為一個(gè)二分類問(wèn)題，模型會(huì)輸出"是"或"否"的概率，并根據(jù)"是"的概率作為相關(guān)性得分。

為了使模型在各種任務(wù)中表現(xiàn)良好，研究團(tuán)隊(duì)采用了一種多階段訓(xùn)練策略。這就像是訓(xùn)練一位專業(yè)運(yùn)動(dòng)員，先進(jìn)行大量的基礎(chǔ)訓(xùn)練，然后針對(duì)特定比賽進(jìn)行專項(xiàng)訓(xùn)練，最后通過(guò)模型融合（類似于綜合多位教練的建議）來(lái)提高模型的穩(wěn)健性和適應(yīng)性。

三、數(shù)據(jù)合成與訓(xùn)練：從大到強(qiáng)的蛻變之路

訓(xùn)練Qwen3 Embedding系列模型的過(guò)程可以比喻為烹飪一道精美菜肴的過(guò)程：需要優(yōu)質(zhì)的原材料（訓(xùn)練數(shù)據(jù)），合適的烹飪技巧（訓(xùn)練方法），以及精確的火候控制（訓(xùn)練策略）。

研究團(tuán)隊(duì)首先采用了一種創(chuàng)新的數(shù)據(jù)合成方法。不同于以往從開(kāi)源社區(qū)收集數(shù)據(jù)的做法，他們利用Qwen3-32B模型的強(qiáng)大能力直接生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)。這就像是請(qǐng)一位頂級(jí)廚師來(lái)準(zhǔn)備食材，而不是去市場(chǎng)上購(gòu)買(mǎi)現(xiàn)成的食材。這種方法的優(yōu)勢(shì)在于可以精確控制生成數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性，特別是對(duì)于低資源語(yǔ)言和場(chǎng)景。

在生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)時(shí)，研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了多維度的提示策略，涵蓋查詢類型（關(guān)鍵詞、事實(shí)性、摘要、判斷等）、查詢長(zhǎng)度、難度和語(yǔ)言等多個(gè)維度。這就像是確保食材不僅品質(zhì)上乘，而且種類豐富，能夠滿足不同的烹飪需求。

最終，研究團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建了大約1.5億對(duì)多任務(wù)弱監(jiān)督訓(xùn)練數(shù)據(jù)。初步實(shí)驗(yàn)表明，僅使用這些合成數(shù)據(jù)訓(xùn)練的嵌入模型就已經(jīng)表現(xiàn)出色，甚至超過(guò)了許多之前的監(jiān)督模型。為了進(jìn)一步提高模型性能，研究團(tuán)隊(duì)從這些合成數(shù)據(jù)中篩選出了約1200萬(wàn)對(duì)高質(zhì)量數(shù)據(jù)，用于后續(xù)的監(jiān)督訓(xùn)練。

訓(xùn)練過(guò)程分為三個(gè)階段：首先是使用大規(guī)模合成數(shù)據(jù)進(jìn)行弱監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練，然后是使用高質(zhì)量數(shù)據(jù)集進(jìn)行監(jiān)督微調(diào)，最后是模型融合階段，通過(guò)合并不同階段保存的模型檢查點(diǎn)來(lái)提高模型的魯棒性和泛化能力。這就像是一個(gè)廚師先掌握基本烹飪技巧，然后學(xué)習(xí)特殊菜肴的制作，最后融合多種烹飪風(fēng)格形成自己獨(dú)特的菜系。

在訓(xùn)練過(guò)程中，研究團(tuán)隊(duì)采用了一種改進(jìn)的對(duì)比損失函數(shù)，這個(gè)損失函數(shù)基于InfoNCE框架，但增加了一些技巧來(lái)處理假陰性樣本的影響。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，這就像是在訓(xùn)練過(guò)程中，不僅要讓模型學(xué)會(huì)識(shí)別"什么是對(duì)的"，還要學(xué)會(huì)識(shí)別"什么是錯(cuò)的"，同時(shí)避免誤判"看起來(lái)錯(cuò)但實(shí)際上是對(duì)的"情況。

四、性能評(píng)估：超越前輩與商業(yè)巨頭

那么，Qwen3 Embedding系列模型的表現(xiàn)如何呢？研究團(tuán)隊(duì)在多個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試上進(jìn)行了全面評(píng)估，結(jié)果令人印象深刻。

首先，在MTEB多語(yǔ)言基準(zhǔn)測(cè)試上，Qwen3-8B-Embedding模型取得了70.58的得分，Qwen3-4B-Embedding取得了69.45的得分，甚至連參數(shù)最少的Qwen3-0.6B-Embedding也達(dá)到了64.33的得分。這些成績(jī)不僅超過(guò)了許多開(kāi)源模型，甚至超過(guò)了商業(yè)API如OpenAI的text-embedding-3-large（58.93）和Cohere的embed-multilingual-v3.0（61.12）。特別值得一提的是，Qwen3-8B-Embedding甚至超過(guò)了之前的SOTA商業(yè)嵌入模型Gemini-Embedding（68.37）。

在MTEB英文、中文和代碼評(píng)估中，Qwen3嵌入模型同樣表現(xiàn)出色。例如，在MTEB代碼基準(zhǔn)測(cè)試中，Qwen3-8B-Embedding取得了80.68的得分，超過(guò)了Gemini-Embedding的74.66。

對(duì)于重排模型，研究團(tuán)隊(duì)在多個(gè)檢索任務(wù)上進(jìn)行了評(píng)估，包括基本相關(guān)性檢索（英文、中文和多語(yǔ)言）、代碼檢索以及復(fù)雜指令檢索。結(jié)果顯示，所有三個(gè)Qwen3-Reranker模型都顯著提高了檢索性能，超過(guò)了所有基線重排方法。特別是Qwen3-Reranker-8B模型在大多數(shù)任務(wù)中取得了最佳性能，比0.6B模型在多個(gè)任務(wù)上提高了3.0個(gè)百分點(diǎn)。

為了深入了解模型表現(xiàn)背后的關(guān)鍵因素，研究團(tuán)隊(duì)還進(jìn)行了消融研究。結(jié)果表明，大規(guī)模弱監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練和模型融合是提高模型性能的兩個(gè)關(guān)鍵因素。如果移除弱監(jiān)督訓(xùn)練階段，最終性能會(huì)顯著下降；同樣，如果不使用模型融合技術(shù)，性能也會(huì)受到影響。

五、實(shí)際應(yīng)用與未來(lái)展望

Qwen3 Embedding系列模型不僅在學(xué)術(shù)基準(zhǔn)測(cè)試上表現(xiàn)優(yōu)異，更重要的是它們?cè)趯?shí)際應(yīng)用中具有廣闊前景。

在搜索引擎領(lǐng)域，這些模型可以提高搜索結(jié)果的相關(guān)性和準(zhǔn)確性。想象一下，當(dāng)你搜索"如何處理工作壓力"時(shí)，傳統(tǒng)搜索引擎可能只會(huì)匹配關(guān)鍵詞"工作"和"壓力"，而Qwen3模型能夠理解你真正的需求，找到真正有幫助的文章，即使這些文章可能使用了不同的表述，如"職場(chǎng)減壓方法"或"應(yīng)對(duì)職業(yè)倦怠的技巧"。

在推薦系統(tǒng)中，這些模型可以幫助提供更加個(gè)性化和相關(guān)的推薦。例如，電商平臺(tái)可以更準(zhǔn)確地理解用戶的興趣和需求，推薦真正符合用戶喜好的商品。

對(duì)于問(wèn)答系統(tǒng)和聊天機(jī)器人，特別是基于RAG架構(gòu)的系統(tǒng)，Qwen3 Embedding系列可以顯著提高知識(shí)檢索的效果，使系統(tǒng)能夠找到更相關(guān)的信息來(lái)回答用戶問(wèn)題。這就像是給AI助手配備了一個(gè)更加聰明的"記憶系統(tǒng)"，能夠快速準(zhǔn)確地找到所需信息。

在代碼搜索和開(kāi)發(fā)工具中，Qwen3模型在代碼檢索任務(wù)上的出色表現(xiàn)意味著它們可以幫助程序員更快地找到相關(guān)代碼示例或解決方案，提高開(kāi)發(fā)效率。

此外，Qwen3 Embedding系列的多語(yǔ)言能力使其可以應(yīng)用于跨語(yǔ)言信息檢索和多語(yǔ)言內(nèi)容管理，這在全球化背景下顯得尤為重要。

值得一提的是，所有Qwen3 Embedding模型都已在Apache 2.0許可下開(kāi)源，這意味著開(kāi)發(fā)者和研究人員可以自由使用和修改這些模型，這將進(jìn)一步促進(jìn)社區(qū)驅(qū)動(dòng)的研究和開(kāi)發(fā)。

未來(lái)，隨著大語(yǔ)言模型技術(shù)的不斷進(jìn)步，我們可以期待看到更加強(qiáng)大的文本嵌入和重排模型。這些進(jìn)步可能包括更高效的訓(xùn)練方法、更豐富的多模態(tài)能力（如圖像和文本的聯(lián)合嵌入），以及更強(qiáng)的多語(yǔ)言和跨語(yǔ)言能力。

六、總結(jié)與思考

Qwen3 Embedding系列的發(fā)布代表了文本嵌入和重排技術(shù)的一個(gè)重要里程碑。通過(guò)利用大語(yǔ)言模型的強(qiáng)大能力，結(jié)合創(chuàng)新的訓(xùn)練方法和數(shù)據(jù)合成策略，這些模型在多個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試上取得了SOTA性能。

對(duì)于普通用戶來(lái)說(shuō)，這意味著我們將會(huì)看到更加智能和高效的搜索引擎、推薦系統(tǒng)和AI助手。它們能夠更好地理解我們的意圖，提供更加相關(guān)和有用的信息。

對(duì)于開(kāi)發(fā)者和研究人員來(lái)說(shuō)，Qwen3 Embedding系列提供了強(qiáng)大的開(kāi)源工具，可以用于構(gòu)建下一代信息檢索和處理系統(tǒng)。

而從更廣泛的AI發(fā)展角度來(lái)看，Qwen3 Embedding系列的成功再次證明了大語(yǔ)言模型作為基礎(chǔ)模型的潛力和價(jià)值。通過(guò)在大語(yǔ)言模型基礎(chǔ)上構(gòu)建專門(mén)的任務(wù)模型，我們可以充分利用這些基礎(chǔ)模型積累的知識(shí)和能力，創(chuàng)造出更加強(qiáng)大和多樣化的AI應(yīng)用。

歸根結(jié)底，Qwen3 Embedding系列的意義不僅在于它們?cè)诟鞣N基準(zhǔn)測(cè)試上的出色表現(xiàn)，更在于它們?yōu)闃?gòu)建更加智能和人性化的AI系統(tǒng)提供了重要工具。隨著這些技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，我們有理由期待一個(gè)信息獲取更加便捷、準(zhǔn)確和個(gè)性化的未來(lái)。

如果你對(duì)這項(xiàng)研究感興趣，可以在huggingface.co/Qwen、modelscope.cn/organization/qwen或github.com/QwenLM/Qwen3-Embedding上了解更多信息和獲取模型。