利用PyTorch的三元组损失Hard Triplet Loss进行嵌入模型微调

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来源 ：Deephub Imba 本文 约2500字 ，建议阅读 5分钟 本文介绍如何使用 PyTorch 和三元组边缘损失 (Triplet Margin Loss) 微调嵌入模型，并重点阐述实现细节和代码示例。 本文介绍如何使用 PyTorch 和三元组边缘损失 (Triplet Margin Loss) 微调嵌入模型，并重点阐述实现细节和代码示例。三元组损失是一种对比损失函数，通过缩小锚点与正例间的距离，同时扩大锚点与负例间的距离来优化模型。 数据集准备与处理 一般的嵌入模型都会使用Sentence Transformer ，其中的 encode() 方法可以直接处理文本输入。但是为了进行微调，我们需要采用 Transformer 库，所以就要将文本转换为模型可接受的 token IDs 和 attention masks。Token IDs 代表模型词汇表中的词或字符，attention masks 用于防止模型关注填充 tokens。 本文使用 thenlper/gte-base 模型，需要对应的 tokenizer 对文本进行预处理。该模型 ………………………………