WebAug 25, 2024 · HardestNeg 策略核心是在 1 个 Batch 内的所有负样本中先挖掘出最难区分的负样本，基于最难负样本进行梯度更新。 例如: 上例中 Source Text: 我手机丢了，我想换个手机 有 3 个负例 (1.求秋色之空全集漫画，2.手机学日语的软件，3.侠盗飞车罪恶都市怎么改车)，其中最难区分的负例是 手机学日语的软件，模型训练过程中不断挖掘出类似这样的最 … WebDec 13, 2024 · 同时在训练时采用In-batch negative策略，相比REALM提升了2个多点。同时又证实了Pipeline方法的高效性。 优化了半天Retriever，那Reader层面还有什么优化呢？能不能用生成模型？ 2024年的RAG [10] 就用DPR Retriever+BART模型来了一版生成式开放域QA：

基于领域预训练和对比学习SimCSE的语义检索

WebJan 14, 2024 · 3.在有监督的文献数据集上结合In-Batch Negatives策略微调步骤2模型，得到最终的模型，用于抽取文本向量表示，即我们所需的语义模型，用于建库和召回。 ... WebFeb 17, 2024 · batch内负采样. 一般在计算softmax交叉熵时，需要用tf.nn.log_uniform_candidate_sampler对itemid做随机负采样。. 但是在类似dssm这种双塔模型中，item侧特征除了itemid外，还有其他meta特征，此时负样本对itemid做负采样后，还需要取相应负样本的meta特征。. 可是在tf训练数据中 ... grandfather golf and country club

ACL Tutorial｜开放域问答综述 -- 陈丹琦和Scott_深度学习自然语言 …

WebDec 29, 2024 · 对上一步的模型进行有监督数据微调，训练数据示例如下，每行由一对语义相似的文本对组成，tab 分割，负样本来源于引入In-batch Negatives采样策略。 整体代码结构如下： —— data.py # 数据读取、数据转换等预处理逻辑 —— base_model.py # 语义索引模型 … WebApr 19, 2024 · 图4 项目方案说明 模型优化策略和效果. 本方案的NLP核心能力基于百度文心大模型。首先利用文心 ERNIE 1.0 模型进行 Domain-adaptive Pretraining，在得到的预训练模型基础上，进行无监督的 SimCSE 训练，最后利用 In-batch Negatives 方法进行微调，得到最终的语义索引模型，把语料库中的文本放入模型中抽取特征 ... WebMar 5, 2024 · Let's assume that batch_size=4 and hard_negatives=1 This means that for every iteration we have 4 questions and 1 positive context and 1 hard negative context for each question, having 8 contexts in total. Then, the local_q_vector and local_ctx_vectors from model_out are of the shape [4, dim] and [8, dim], respectively where dim=768. here chinese charlestown nsw