文章主要内容和创新点总结一、主要内容本文聚焦于利用大型语言模型（LLMs）进行文本表示的优化问题。由于多数LLMs本质上是因果模型，优化目标为下一个token预测，难以生成整体连贯的序列级表示，现有方法多依赖token级 pretext 任务（如LLM2Vec的MNTP、Llama2Vec的EBAE/EBAR），但这类方法难以完整保留序列语义完整性。为此，本文提出以上下文压缩作为无监督适配LLMs的pretext任务，让模型学习生成紧凑的“记忆token”替代原始上下文用于下游序列预测，并设计了三种压缩目标：重构任务（重建原始句子）、续篇任务（生成后续token，CT-NLL）、知识蒸馏续篇任务（CTKD，结合续篇目标与知识蒸馏，对齐压缩上下文与原始上下文的下一个token预测分布）。实验发现CTKD是最优目标，能缓解维度坍缩问题；进一步通过无监督对比学习（UCL）和有监督对比学习（SCL）后处理，提出模型LLM2Comp。在MTEB基准的14个任务（含聚类、检索、语义相似度等）中，LLM2Comp不仅性能优于LLM2Vec、Llama2Vec等现有模型，且样本效率更高，所需训练数据显著更少。二、创新点探索了上下文压缩作为LLMs文本表示适配的pretext任务潜力，系统分析了压缩目标（重构、CT-NLL、CTKD）和记忆token数量对性能的影响，确定CTKD为最优目标。揭示CTKD相比其他压缩目标的优势源于其能更好地缓解维度坍缩问题，通过保留低频token信息提升表示质量。 Learning to Compress: Unlocking the Potential of Large Language Models for Text Representation
文章主要内容和创新点总结一、主要内容本文聚焦于利用大型语言模型（LLMs）进行文本表示的优化问题。由于多数LLMs本质上是因果模型，优化目标为下一个token预测，难以生成整体连贯的序列级表示，现有方法多依赖token级 pretext 任务（如LLM2Vec的MNTP、Llama2Vec的EBAE/EBAR），但这类方法难以完整保留序列语义完整性。为此，本文提出以上下文压缩作为无监督适配LLMs的pretext任务，让模型学习生成紧凑的“记忆token”替代原始上下文用于下游序列预测，并设计了三种压缩目标：重构任务（重建原始句子）、续篇任务（生成后续token，CT-NLL）、知识蒸馏续篇任务（CTKD，结合续篇目标与知识蒸馏，对齐压缩上下文与原始上下文的下一个token预测分布）。实验发现CTKD是最优目标，能缓解维度坍缩问题；进一步通过无监督对比学习（UCL）和有监督对比学习（SCL）后处理，提出模型LLM2Comp。在MTEB基准的14个任务（含聚类、检索、语义相似度等）中，LLM2Comp不仅性能优于LLM2Vec、Llama2Vec等现有模型，且样本效率更高，所需训练数据显著更少。二、创新点探索了上下文压缩作为LLMs文本表示适配的pretext任务潜力，系统分析了压缩目标（重构、CT-NLL、CTKD）和记忆token数量对性能的影响，确定CTKD为最优目标。揭示CTKD相比其他压缩目标的优势源于其能更好地缓解维度坍缩问题，通过保留低频token信息提升表示质量。