GEM 模型：先推理用户意图再生成嵌入，增强检索
_reachsumit · x · 2026-08-14
针对传统检索器仅依赖表层匹配、难以理解复杂查询的问题，论文提出了生成式嵌入模型 GEM。
核心方法：
- 将生成与嵌入统一在单一模型中。
- 模型首先对用户查询进行推理，明确其真实意图和相关标准。
- 随后附加一个嵌入 token，对丰富后的上下文进行编码以用于检索。
效果：
在需要推理和指令遵循的检索任务中，GEM 的推理增强检索表现优于其非推理变体，并能媲美参数量大得多的基线模型。此外，该模型还支持通过提示词进行测试时计算扩展。
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