要使用Triplet Loss或Contrastive Loss微调Sentence Transformer，请按照以下步骤操作：准备所需格式的数据，配置模型和损失函数，以及进行训练和评估。Triplet Loss使用锚文本-正样本-负样本三元组，而Contrastive Loss则对标记为相似或不相似的文本对进行操作。两种方法都训练模型以创建嵌入，其中语义相似的文本在向量空间中比不相似的文本更接近。此过程需要预训练的Sentence Transformer、针对您的任务定制的数据集以及针对所选损失函数优化的训练循环。
首先，根据损失函数准备您的数据集。对于Triplet Loss，每个训练样本必须包括一个锚文本（例如，搜索查询）、一个正样本文本（相关结果）和一个负样本文本（不相关结果）。例如，在产品推荐系统中，锚文本可以是“无线耳机”，正样本可以是蓝牙耳机的产品描述，负样本可以是有线耳机的描述。对于Contrastive Loss，使用标记为相似 (1) 或不相似 (0) 的文本对。例如，在重复问题检测任务中，相似对可能包括“如何重置密码？”和“忘记了我的登录凭据”，而不相似对可能将“最佳徒步旅行路线”与“如何烤蛋糕”配对。Python中的datasets库等工具可以帮助构建这些示例，而硬负样本挖掘（选择具有挑战性的负样本）对于Triplet Loss的性能通常至关重要。
接下来，设置模型和损失函数。使用sentence-transformers库初始化Sentence Transformer（例如，all-MiniLM-L6-v2）。对于Triplet Loss，使用带有边距超参数（例如，0.5）的TripletLoss来强制正样本和负样本嵌入之间的分离阈值。对于Contrastive Loss，应用ContrastiveLoss，它计算对之间的相似度得分并惩罚不匹配。配置训练数据加载器——批量大小会影响Triplet Loss的性能，因为较大的批次允许挖掘更多的三元组。例如，批量大小为 16 的 Triplet Loss 可能会生成 48 个文本条目（16 个锚文本、16 个正样本、16 个负样本）。使用 AdamW 等优化器，并使用学习率（例如，2e-5）和预热步骤来稳定训练。可选地，在验证集上添加余弦相似度准确度等评估指标。
最后，训练和评估模型。运行训练循环几个 epoch（通常为 3-5 个），并监控损失收敛。对于评估，使用语义文本相似度 (STS) 基准测试或自定义检索测试等任务。例如，在 FAQ 数据集上训练后，测试模型是否检索到未见查询的正确答案。如果性能停滞，请调整超参数（边距、学习率）。保存微调后的模型并部署它以进行推理。关键考虑因素包括平衡数据集质量（避免噪声标签）和计算效率——由于三元组挖掘，Triplet Loss 可能会更慢。当特定领域的数据与目标应用程序紧密对齐时，这两种方法效果最佳。