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開啟一切可能性的鑰匙，8K Text Embedding Model

前言:

要檢查兩段長篇文字，內容是否雷同，長久以來困擾著大家，沒有好的嵌入模型，會耗費大量人力，需要對長篇文檔進行人工閱讀然後人工分類。本文除了展示如何能完美的解決這個痛點以外，也提供一些延伸應用思路，學習CP值很高。期待你能從本文取得許多新的應用思路與應用潛力！

技術說明:

嵌入模型能藉由計算抽取出一段文字的特徵值向量 [a₁,a₂,...a_n]，每一個a₁~a_n都相當於是投影在抽取出來的特徵向量上的投影長度，藉由比較兩段文字各自的嵌入特徵值向量，能夠快速得知其內容是否雷同。

本篇介紹的Text Embedding Model基於 Bert 架構，支援 Attention with Linear Biases (ALiBi) 的 symmetric bidirectional variant，允許用較短的序列長度訓練，用更長的序列長度來測試。