简介
论文提出了一个C-pack资源集合，其中包括三个主要的部分：
- C-MTEB一个中文综合基准集合，包括6个任务和35个数据集合。
- C-MTP一个中文embedding数据集合，包括unlabeled和labeled两种数据。
- C-TEM一个embedding模型家族，包括多种尺寸的模型。
- 提出了一套预训练的Recipe方法，通过一次预训练+两次fine-tune取得了良好的模型训练效果。
并且论文中提出的模型在C-MTEB数据集合上取得了优异的效果，有些任务取得了10%+的效果。
并且模型在英文的MTEB集合上也取得了SOTA的效果。
具体工作
之前的embedding预训练模型有以下的问题：
1.既没有准备好的训练资源。
2.也没有很好的benchmarks去验证模型的通用性。
为了解决传统做法的这些问题，论文做了以下的工作。
总体上C-Pack提供了中文embedding的首选解决方案。
1.C-MTEB中文基准
这个基准是在MTEB基础上进行的扩展，收集了6种任务的35个public数据集。由于集合的规模和多样性，主要的中文embedding能力可以被很好的评估，可以很好的评估embedding模型的通用性。
评估的主要任务有：
1.Retrieval召回
2.Re-ranking重排
3.STS语音文本相似度
4.Classification分类
5.Pair-classification文本对相关度分类
6.Clustering聚类
embedding模型的通用能力用6种任务的平均得分进行评估
2.C-MTP中文文本预料
建立了100M的中文文本预料，包括大量的unlabeled数据和少量高质量的labeled数据。
1.C-MTP (unlabeled)寻找大量的语料，蕴含大量的语义信息。主要数据来源于开源网络语料库。最主要的来源是wudao语料库，对于其中的每一篇文章，我们解析了title和passage正文作为文本对，用同样的方法也整理了很多其他的开源语料。因为开源的语料对不能保证完全的相关性，因此进行了第三方模型判断，过滤掉得分较低的语料对。为语料库带来了非常好的效果提升。
2.C-MTP (labeled)同时收集了84w高质量的预料对，大多数的labeled的语料对，都是通过人工标注的方式进行的。人工标注的语料对同样包含了文本embedding的多种能力，包括召回、排序等。
3.C-TEM中文文本embedding模型
利用上面的语料训练了一些列模型（包括24M，102M，326M三种模型），模型在中文基准上取得了非常好的效果。并且C-TEM可以继续被fine-tune应用到不同的业务场景中。
模型整体是Bert-like的模型结构，最后一层的隐藏状态CLS被训练作为embedding信息。最大的一个模型达到了最高的embedding通用能力。
C-TEM模型可以作为一个embedding基座，进行fine-tune预训练后应用到不同的业务中。
4.Training Recipe训练方法
提出来三步训练方法，
4.1 用plain text进行预训练
4.2 C-MTP (unlabeled)的数据进行对比学习
4.3 C-MTP (labeled)进行多任务学习
