Как обучают эмбеддинги под задачу с hard negatives?

Обучение эмбеддингов с использованием hard negatives предполагает, что в процессе тренировки модель не только учится приближать положительные пары (например, запрос и релевантный документ), но и активно различать сложные негативные примеры, которые очень похожи на положительные.

Процесс обычно включает:

1. Формирование батча с положительными примерами и hard negatives — негативами, которые модель ошибочно считает похожими.
2. Использование специальных функций потерь, например, triplet loss или contrastive loss, которые минимизируют расстояние между положительными парами и максимизируют расстояние до hard negatives.
3. Итеративный подбор hard negatives — их можно выбирать динамически во время обучения, например, используя текущую модель для поиска наиболее «обманчивых» негативов.

Это помогает модели лучше различать тонкие различия и улучшает качество поиска или сопоставления в задачах NLP.