TCFM：基于流匹配的多语言文本嵌入适应新框架
LingoIITGN · hf · 2026-08-07
当前多语言文本嵌入模型通常在不同任务间使用单一的训练目标，忽略了不同任务对优化策略的差异化需求。针对此问题，本文提出了 TCFM（Task-Conditional Flow Matching） 框架。
- 核心机制：选择性地将流匹配应用于翻译任务，同时为检索、分类等任务采用更契合其学习动态的优化目标。
- 稳定适应：结合了教师模型引导的表征保留技术与三阶段课程学习机制。
- 评测表现：在 Indic Massive 文本嵌入基准测试中创下新纪录，不仅持续提升了跨多语言任务的嵌入质量，还能良好地泛化至不同的嵌入模型家族。
论文被接收后，作者将公开其代码库与数据集。
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