FlagEmbedding项目中的M3-Embedding训练细节解析

训练阶段与参数配置

FlagEmbedding项目中的M3-Embedding模型采用了分阶段训练策略，包含预训练和微调两个主要阶段。在预训练阶段，模型在大规模无监督数据上进行训练，最大序列长度设置为512（查询）和8192（段落），学习率为5×10⁻⁵，权重衰减为0.01，预热比例为0.1。整个预训练过程共进行25,000步训练，相当于1个完整的数据周期（epoch）。

微调阶段设计

微调阶段采用了更为精细的训练策略，分为两个子阶段：

1. 预热阶段：共进行6,000步训练，相当于2个epoch。其中第一个epoch专注于密集嵌入（dense embedding）的训练，第二个epoch则同时训练稀疏嵌入（sparse embedding）和多向量表示（multi-vectors）。
2. 统一微调阶段：在预热完成后，进行1个epoch的统一训练，采用自知识蒸馏（self-knowledge distillation）方法。

训练资源分配

项目采用了分布式训练策略，预训练阶段使用了96块A800（80GB）GPU，而微调阶段则使用了24块相同规格的GPU。这种资源分配策略体现了不同训练阶段对计算资源的需求差异。

批处理策略

项目针对不同长度的序列采用了差异化的批处理策略。具体来说，根据序列长度范围（如0-500、500-1000等）设置了不同的批大小，这种细粒度的批处理策略有助于提高训练效率和模型性能。在微调阶段，每个查询采样7个负样本，进一步优化了对比学习的效果。

技术实现要点

项目通过特定的参数设置实现了不同嵌入类型的分离训练。这种模块化训练方式允许开发者根据需求灵活调整训练重点，无论是密集嵌入、稀疏嵌入还是多向量表示，都可以通过参数配置进行独立或联合训练。这种设计既保证了训练的灵活性，又确保了最终模型的多功能性。

M3-Embedding的这种训练策略设计充分考虑了多语言、多功能和多粒度文本嵌入的需求，通过分阶段、模块化的训练方式，最终实现了高质量的通用文本嵌入表示。