Sentence-Transformers中的多负例排序损失解析

多负例排序损失原理

在Sentence-Transformers项目中，MultipleNegativesRankingLoss（多负例排序损失）是一种高效的对比学习损失函数。该损失函数的核心思想是通过在一个批次内自动构建负样本对，来增强模型的判别能力。

该损失函数实际上使用了交叉熵损失作为基础。对于每个锚点样本（anchor），模型需要从一批候选样本中识别出与之匹配的正样本。具体实现中：

1. 计算锚点样本与所有候选样本之间的相似度得分
2. 这些候选样本包括一个正样本和多个负样本
3. 模型的目标是最大化正样本的相似度得分，同时最小化负样本的得分

负样本的构建方式

在实际应用中，负样本可以通过多种方式构建：

1. 批次内负样本：这是默认方式，每个锚点样本的正样本对其他锚点样本来说就是负样本。例如，批次大小为B时，每个锚点会有B-1个负样本。

2. 显式负样本：用户可以显式提供负样本。例如，使用三元组数据（anchor, positive, negative）时，每个锚点会有2B-1个负样本（包括显式负样本和批次内负样本）。

3. 多显式负样本：更进一步，可以为一个锚点提供多个显式负样本（如anchor, positive, negative1, negative2,...）。此时负样本数量为B*(N+1)-1，其中N是显式负样本数量。

使用注意事项

1. 负样本数量一致性：所有样本必须具有相同数量的显式负样本。这是因为数据处理是基于列的，每列必须包含相同数量的文本字符串。

2. 评估阶段：目前项目中没有内置的评估器可以直接处理多负例场景。用户需要自定义评估器，通过继承SentenceEvaluator类来实现。

实际应用建议

在实践中，多负例排序损失特别适合以下场景：

1. 当有大量易得的负样本时（如信息检索场景）
2. 当希望充分利用批次内样本构建更丰富的对比学习信号时
3. 当显式负样本质量较高，能提供更有意义的对比信号时

通过合理配置负样本数量和类型，可以显著提升模型学习到的句子表示质量，使其在下游任务中表现更优。