解读论文：BeLLM: 后向依赖增强的大型语言模型用于句子嵌入

论文背景

句子嵌入是衡量语义相似性的一个关键技术。在自然语言处理（NLP）中，获取能够准确反映句子语义信息的向量表示是许多应用的基础，比如文本比较、信息检索和机器翻译等。近年来，大型语言模型（LLMs）因其在多种 NLP 任务中展现出的卓越性能，成为了学习句子嵌入的主流方法。然而，现有的大多数 LLMs 主要采用自回归架构，这种架构没有显式地建模后向依赖性（即从后往前的语言依赖关系），可能会限制模型捕捉全面语义信息的能力。

主要贡献

本文提出了一个新颖的大型语言模型 —— 后向依赖增强的大型语言模型（BeLLM），通过在特定的注意力层中引入从单向到双向的转换，以更好地学习句子嵌入。主要贡献包括：

提出一种结合后向依赖的大型语言模型架构。
在多个语义文本相似性（STS）任务和下游应用中进行了广泛的实验验证。
BeLLM 在多种情况下达到了最先进的性能。

技术细节

模型架构

BeLLM 的核心是在常规的自回归语言模型基础上，增强对后向依赖的建模。具体来说，模型修改了传统的 Transformer 模型中的自注意力层，使其能够同时考虑前向和后向的依赖关系。这种双向注意力机制不仅能够捕获从左到右的语言模式，也能够获取从右到左的依赖信息，从而获得更丰富的句子表达。

注意力机制的改进

在传统的自回归模型中，注意力层仅能访问当前位置之前的信息。BeLLM 通过引入一个双向的层次化注意力结构，在每个注意力头中同时考虑前向和后向的信息。这种结构不仅增强了模型对语言全局信息的理解，还提高了信息的利用效率。

实验结果

在多个 STS 任务上的实验结果表明，BeLLM 显著优于现有的自回归模型和一些双向模型。具体来说，BeLLM 在标准 STS 基准测试集上的 Spearman 相关系数比最好的现有模型高出约 1.2 到 1.8 个百分点。此外，在一些下游应用任务，如情感分析和文档分类中，BeLLM 也展示了优越的性能。

创新点

后向依赖的显式建模：与传统的自回归语言模型不同，BeLLM 通过显式地建模后向依赖，提供了一种全新的句子嵌入学习方法。
双向层次化注意力机制：这种新颖的注意力机制有效地整合了前向和后向的信息，增强了模型对语境的全面理解。

实际应用

BeLLM 的提出对于许多依赖于精准句子嵌入的应用都是有益的，特别是在需要高度语义理解的场景下，如法律文件分析、学术论文相似性检测等。此外，由于模型能够更好地理解句子的全面语义，它也可以被应用于改进聊天机器人、智能问答系统和个性化推荐系统等。

总结来说，BeLLM 通过其创新的后向依赖建模和双向注意力机制，在句子嵌入领域提供了一种新的视角和方法，显著提高了语义相似性的测量效果，并拓宽了大型语言模型在实际应用中的可能性。

论文解读：BeLLM：Backward Dependency Enhanced Large Language Model for Sentence Embeddings