要针对您的自定义任务或领域微调预训练的 Sentence Transformer 模型，首先要准备好您的数据集并选择合适的模型架构。从 Sentence Transformers 库中的预训练模型开始，例如 all-mpnet-base-v2 或 paraphrase-mpnet-base-v2，因为这些模型经过优化，可以生成句子嵌入。您的数据集应包括反映您希望模型学习的关系的文本对或三元组。例如，如果您的任务是语义相似性，您可能需要标记为相似或不相似的句子对。如果您的任务涉及检索（例如，问题-答案匹配），您可以使用 (query, positive_answer, negative_answer) 三元组。将您的数据转换为与库兼容的格式，例如 InputExample 对象列表，或使用 datasets 库加载和预处理您的数据。确保您的文本经过清理和规范化（例如，小写字母、删除特殊字符），以匹配预训练设置。
接下来，配置训练管道。使用 SentenceTransformer 类加载预训练模型，然后定义一个与您的任务对齐的损失函数。例如，ContrastiveLoss 非常适合具有标记对的相似性任务，而 MultipleNegativesRankingLoss 对于每个查询都有一个正候选和许多负候选的检索任务非常有效。指定带有批量大小（例如，16–32）的数据加载器，并使用 fit 方法设置训练循环。调整超参数，例如学习率（例如，2e-5）、epoch 数（3–10）和预热步数（总步数的 10%）。如果您的数据集很小，请考虑使用数据增强技术，例如回译或同义词替换，以提高泛化能力。例如，如果训练技术文档，您可以添加查询，方法是在保留其含义的同时重新措辞。使用评估指标（例如余弦相似度）进行验证，或使用特定于下游任务的指标（例如，分类层上的准确度）来监控进度。
最后，评估和优化微调后的模型。训练后，在保留的验证集或真实场景中测试模型。例如，如果您正在构建一个 FAQ 检索系统，请衡量正确答案在 top-k 结果中出现的频率。如果性能不足，请尝试不同的损失函数，调整学习率或增加数据集大小。使用 model.save() 保存模型以供以后部署。要将模型集成到应用程序中，请使用 encode() 方法为新文本生成嵌入。例如，在客户支持聊天机器人中，对用户查询进行编码，并将它们与预先计算的答案嵌入进行匹配。请记住，微调是迭代的 - 从一个小实验开始，验证结果，并根据反馈进行改进。避免使设置过于复杂；即使是简单的配置，当数据与目标任务很好地对齐时，通常也会产生显着改进。