为了结合多个句子转换器模型或嵌入来提高任务性能，开发者可以使用三种主要的策略：嵌入拼接、加权平均和使用元模型的后期融合。每种方法都利用不同模型的优势来创建比任何单个模型都能提供的更强大的表示。当各个模型在语言理解的不同方面表现出色时，例如语义相似性、释义检测或特定领域的任务，这些方法特别有用。
一种实用的方法是嵌入拼接。例如，如果您有两个模型，比如 all-mpnet-base-v2（针对语义搜索进行了优化）和 paraphrase-MiniLM-L6-v2（针对释义检测进行了调整），您可以从这两个模型生成嵌入，并将它们拼接成一个高维向量。为了确保兼容性，在拼接之前对每个嵌入进行归一化（例如，使用 L2 归一化）。这个组合向量捕捉了语义和句法特征。然而，增加的维度可能需要降维技术（例如，PCA）或能够处理更大输入的下游模型。另一种方法是加权平均，其中多个模型的嵌入被平均，权重基于验证性能进行分配。例如，如果模型 A 在任务上达到 85% 的准确率，而模型 B 达到 80%，您可以分别分配 0.6 和 0.4 的权重。这在计算上是高效的，并且通常适用于诸如聚类之类的相似性任务。
一个更高级的策略是后期融合，其中来自多个模型的嵌入被馈送到一个单独的分类器或回归模型中。例如，您可以训练一个逻辑回归模型或一个小型神经网络，将拼接的嵌入作为输入，并预测分类任务的标签。这允许元模型学习哪些嵌入对于特定任务的信息量最大。或者，可以使用模型堆叠：一个转换器的输出嵌入可以作为另一个转换器的输入，尽管这会增加复杂性。对于检索任务，通过诸如最大池化或元素级加法等方法组合嵌入也可能提高性能。诸如 sentence-transformers 库之类的工具通过提供用于嵌入生成的标准化流水线来简化实验。
在实施这些方法时，请考虑计算成本和任务要求。对于静态数据集，可以离线完成拼接或平均，但实时应用程序可能需要优化（例如，预先组合嵌入）。始终针对单个模型验证集成，以确保增加的复杂性证明了性能的提升是合理的。例如，在语义搜索系统中，组合特定领域和通用嵌入可能会提高召回率，而分类任务可能会受益于平衡句法和上下文特征的元模型。实验是关键——从诸如加权平均之类的简单方法开始，然后再进展到更复杂的架构。