如果在微调过程中，您的 Sentence Transformer 模型很快就过拟合了——训练损失下降速度远快于验证损失——您可以采取以下几个实际步骤来解决这个问题。 核心问题是模型正在记忆训练数据模式，而不是学习可泛化的特征。 为了解决这个问题，请专注于正则化、调整训练动态和提高数据质量。 首先，实现提前停止：在训练过程中监控验证损失，如果连续几个 epoch 都没有改善，则停止训练。 这样可以防止模型过度优化训练数据。 此外，通过应用 dropout 层（例如，dropout 率为 0.1–0.3）或 L2 正则化（权重衰减值如 0.01–0.001）来降低模型的容量，以惩罚过于复杂的模式。 降低学习率或使用学习率调度器（例如，线性 warmup 后跟衰减）也可以帮助稳定训练，并避免导致过拟合的剧烈更新。
接下来，解决与数据相关的因素。 如果您的训练数据集很小，则更容易发生过拟合。 考虑使用同义词替换、随机词删除或回译（将文本翻译成另一种语言再翻译回来）等技术来扩充数据，以增加多样性。 例如，使用像 nlpaug 这样的工具将“The movie was great”替换为“The film was excellent”。 确保您的验证集具有代表性且足够大，可以可靠地检测过拟合。 如果您的数据存在类别不平衡，请应用重采样或加权损失函数，以防止模型偏向于频繁出现的模式。 交叉验证也可以提供帮助，尤其是在数据有限的情况下，通过旋转验证集拆分来确保模型在子集之间泛化。
最后，调整模型架构和训练设置。 如果任务不需要很高的复杂性，则可以通过减少模型的层数或输出维度（例如，使用 256 维嵌入而不是 768 维）来简化模型。 在初始训练期间冻结预训练模型的某些层——例如，冻结 12 层模型的最初 6 层——并随着训练的进行逐步解冻。 尝试使用更小的批次大小（例如，16 而不是 32）来将噪声引入梯度更新，这可以提高泛化能力。 如果您使用特定于任务的损失函数（如 MultipleNegativesRankingLoss）进行检索任务，请验证它是否与您的数据结构对齐。 例如，如果您的数据每个锚点只有有限的负例，则 hard negative mining 或混合批内负例可以减少过拟合。 定期在验证集上进行评估，并迭代这些策略以找到适合您用例的平衡。