FlagEmbedding项目中余弦相似度温度参数的设计原理

在FlagEmbedding项目的模型训练过程中，当使用余弦相似度计算时，温度参数（Temperature）被强制要求设置为小于1.0的值（推荐0.01-0.1范围内）。这一设计背后蕴含着重要的机器学习原理和工程实践考量。

余弦相似度与温度参数的关系

余弦相似度是一种常用的向量相似度度量方法，其计算结果范围被限定在[-1, 1]之间。当两个向量完全相同时，余弦相似度为1；完全相反时为-1；正交时为0。这种有限的取值范围特性在应用于softmax函数时会产生特定的效果。

在FlagEmbedding项目中，模型训练使用交叉熵损失函数，其中涉及将相似度分数转换为概率分布的softmax操作。当输入softmax的值范围较小时（如[-1,1]），输出的概率分布会变得相对"平滑"，即各个样本的概率差异不大，这不利于模型学习区分正样本和负样本。

温度参数的作用机制

温度参数在softmax计算中扮演着"调节器"的角色，其数学表达式为：

softmax(x_i) = exp(x_i/T) / Σ exp(x_j/T)

当T<1时，实际上起到了放大输入值差异的作用。具体来说：

1. 对于余弦相似度在[-1,1]范围内的原始分数，除以一个小于1的温度参数（如0.1）相当于将分数范围放大到[-10,10]
2. 这种放大效应使得softmax输出的概率分布更加"尖锐"，正样本的概率会显著高于负样本
3. 模型因此能够更清晰地学习区分相关和不相关的样本对

工程实践建议

基于理论分析和实践经验，FlagEmbedding项目给出了以下建议：

1. 当使用余弦相似度（normalized=True）时，温度参数应设置为小于1.0的值
2. 推荐的范围是0.01-0.1，这个范围在大多数情况下表现良好
3. 对于点积相似度（dot product），由于本身分数范围较大，通常不需要额外设置温度参数

这种设计体现了项目团队对嵌入模型训练细节的深入理解，通过合理控制温度参数，有效提升了模型区分样本的能力，从而获得更好的嵌入表示。