针对特定任务微调 Sentence Transformers 以提升准确性时，需重点关注三个关键领域：数据准备、训练配置和迭代评估。首先，确保您的数据集与目标任务紧密对齐。例如，如果您正在构建语义搜索系统，请包含带有相关性标签的查询-文档对。清洗并增强数据以覆盖边缘情况，例如改写句子或添加特定领域的词汇。如果您的数据集较小，可以考虑交叉验证或合成数据生成（例如，回译）等技术来减少过拟合。避免使用通用文本；优先选择反映实际使用情况的示例，例如用于聊天机器人的客户支持对话或用于电商搜索的产品描述。
接下来，优化训练过程。根据您的任务选择合适的损失函数。例如，如果您有相关句对（例如，问题和答案），请使用 MultipleNegativesRankingLoss，或者对于相似度评分等回归任务，请使用 CosineSimilarityLoss。设置合理的批处理大小（例如 16-64），以平衡内存限制和梯度稳定性。对于预训练模型，使用 2e-5 到 5e-5 之间的学习率，因为较大的值可能会破坏已学习的表示。如果您的任务与模型的原始训练数据差异很大，请逐渐解冻层——例如，在临床笔记上微调生物医学模型可能需要更新更深的层。监控准确率或均方误差等验证指标，及早检测过拟合，并使用检查点保存表现最佳的模型。
最后，验证和迭代。在保留数据集或实际样本上测试模型，以确保泛化能力。对于语义搜索，衡量 recall@k（例如，在 Top 10 匹配中正确结果出现的频率）。将性能与原始预训练模型或更简单方法（例如用于检索的 BM25）等基线进行比较。如果结果不理想，分析失败案例——嵌入是否未能捕获特定领域的术语？调整训练数据或尝试不同的预训练基础模型（例如，通用任务使用 all-mpnet-base-v2，医学文本使用 clinicalbert）。试验池化方法（平均、最大或 CLS token）或添加投影层来优化嵌入。小步迭代：每次调整一个超参数（例如，学习率、批处理大小）并衡量其影响。Weights & Biases 或 TensorBoard 等工具可以帮助跟踪实验并可视化嵌入聚类以进行定性检查。