bge-multilingual-gemma2：基于LLM的embedding模型比常规的embedding模型有哪些优势（what are the advantages of a LLM-based embed model to non LLM-based one）？

[hcnhcn012]

bge-multilingual-gemma2是一个基于LLM的模型，从调用方法上来说，需要输入提示词，这个和一般的embedding模型不一样，请问这个能带来什么优势吗，是否可以拿一个场景举例说明一下呢？

[staoxiao]

LLM本身参数量大，在大规模语料上进行了训练，语言理解能力很强。 增加提示词，有利用模型区分不同任务，如sts任务和passage retrieval任务，这两个任务要求不同。

[hcnhcn012]

@staoxiao 意思是否是这样哈，比如要支持不同的任务传统embedding模型(比如bge-m3)是需要微调的，基于LLM的embedding模型直接可以通过指定不同任务对应的提示词而不需要微调？