微调 Sentence Transformer 模型有时会导致比原始预训练版本更差的性能，这主要有三个因素：过度拟合训练数据、微调任务与模型原始训练目标不匹配以及次优超参数选择。 这些问题中的每一个都可能扰乱模型的泛化能力，特别是如果微调过程没有仔细地与模型的优势或目标任务的要求对齐。 让我们分解这些因素，以了解它们如何降低性能。
首先，过度拟合是一个常见的罪魁祸首。 如果您的微调数据集很小或缺乏多样性，模型可能会记住特定的示例，而不是学习可泛化的模式。 例如，如果您使用样本有限的狭窄领域（例如，医学文本）进行微调，则模型可能会失去处理它最初从多样化的预训练数据中学到的更广泛的语义关系的能力。 学习率和训练时长等超参数也发挥着作用：高学习率可能导致模型超出最佳权重，而训练过多 epoch 可能会强化数据集特定的噪声。 例如，对于 Sentence Transformers，使用 1e-4 的学习率而不是典型的 1e-5 可能会破坏训练的稳定性，导致验证数据的性能不稳定。
其次，任务或数据分布不匹配会损害性能。 预训练的 Sentence Transformers 针对一般语义相似性进行了优化，但您的任务可能需要不同类型的理解。 如果您在不调整训练目标的情况下微调模型以进行分类任务，则嵌入可能在相似性比较方面效果较差。 同样，如果您的微调数据与原始训练数据具有不同的结构或标记方案，模型可能会遇到困难。 例如，使用结构不良的三元组（例如，锚点和正样本在语义上不相关）的三元组损失设置可能会降低嵌入的质量。 此外，微调数据中的噪声标签（例如，不正确的相似性分数）会使模型感到困惑，使其不如强大的预训练版本可靠。
第三，不正确的实现细节常常被忽视。 数据预处理中的小错误（例如，不一致的分词或特殊字符的处理不当）可能会引入噪声。 例如，如果预训练模型使用 word-piece 分词，但您的微调管道将文本拆分为字符，则嵌入将失去语义意义。 同样，不必要地冻结层（或未能冻结它们）可能会扰乱模型在保留先前知识和适应新数据之间的平衡。 一个典型的错误是冻结除最终密集层之外的所有层，这会阻止 Transformer 调整其核心语义表示。 始终验证您的微调代码是否与原始模型的预期输入格式和训练工作流程匹配，以避免这些陷阱。
为了解决这些问题，首先评估您的数据集大小和质量，确保它具有代表性且足够大。 尝试使用较低的学习率（例如，1e-5）和更少的训练 epoch，同时监控验证损失。 将您的训练目标与原始模型的优势对齐——例如，对于相似性任务，使用对比损失，而不是将模型重新用于不相关的目标。 最后，检查您的代码是否存在实现错误，并考虑使用像 sentence-transformers 这样的库，这些库提供内置的微调实用程序以减少配置错误。