如何在不从头开始训练的情况下，使用新数据继续训练（或进一步微调）Sentence Transformer？

要在不从头开始的情况下，使用新数据继续训练 Sentence Transformer 模型，您可以利用在现有预训练模型的基础上进行增量更新的技术。 以下是为开发者量身定制的循序渐进的解释

1. 加载预训练模型并准备新数据

首先，使用 Hugging Face 的 transformers 或 sentence-transformers 库等框架加载您现有的 Sentence Transformer 模型（例如，all-mpnet-base-v2）。 例如

from sentence_transformers import SentenceTransformer, InputExample
model = SentenceTransformer('existing_model_path')

准备与模型的输入要求兼容的新数据格式。这通常涉及创建用于对比学习的对或三元组（锚点、正例、负例）。 例如

new_examples = [InputExample(texts=["anchor text", "positive example", "negative example"])]

2. 调整训练参数以避免过拟合

恢复训练时，使用较小的学习率以防止覆盖模型现有的知识。 例如

from sentence_transformers import losses
train_dataloader = DataLoader(new_examples, batch_size=32)
loss = losses.TripletLoss(model)
# Use a reduced learning rate (e.g., 1e-5 instead of 2e-5)
model.fit(
 train_objectives=[(train_dataloader, loss)],
 epochs=3,
 optimizer_params={'lr': 1e-5}
)

冻结特定层（例如，前 6 个 transformer 层）也有助于保留预训练的特征。 这可以通过以下方式完成

for param in model._first_module().auto_model.encoder.layer[:6].parameters():
 param.requires_grad = False

3. 结合新旧数据以实现平衡训练

为了防止灾难性遗忘，请将原始训练数据集的子集与新数据混合。 例如，将批次中的 20% 分配给旧数据，80% 分配给新数据。 此外，将数据增强（例如，同义词替换或回译）应用于新数据集以增强泛化能力。

训练后，使用余弦相似度或检索精度等指标验证新旧任务的性能。 分别保存更新后的模型以保留原始版本

model.save('updated_model_path')

重要注意事项:

• 使用检查点在训练期间保存中间模型。
• 监控损失曲线以检测过拟合或不稳定的学习。
• 尝试使用特定层的学习率（例如，顶层的学习率更高）。

通过遵循这种方法，您可以有效地使模型适应新数据，同时保留其基础能力。