这些「慢地震」信号开始让科学家可以重新建立一个地震数据模型。
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3. 🌟 **实验验证**:通过在野外视频上的实验证明，Wild2Avatar方法在解决真实世界场景下的挑战方面取得显著成效。
该方法利用专有的大型语言模型在约100种语言的文本嵌入任务中生成了各种合成数据。与复杂的预训练阶段不同，该方法使用基本的对比损失函数，将开源的仅解码的大型语言模型在生成的合成数据上进行微调。
研究团队进行了一些测试以验证该方法的有效性。该模型在激烈竞争的文本嵌入基准测试中展现了出色的结果，而无需使用任何标记数据。当使用合成数据和标记数据的组合进行改进时，该模型在 BEIR 和 MTEB 基准测试上取得了新的记录，成为了文本嵌入领域的最先进方法。