《大模型外挂知识库优化-负样本样本挖掘篇》电子书下载

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这篇文章讨论了大模型外挂知识库优化中的负样本样本挖掘方法。以下是文章的主要内容摘要：

1.​​研究背景​​：
​​问题​​：在各类检索任务中，为了训练高质量的检索模型，通常需要从大量候选样本中采样高质量的负例，并与正例一起进行训练。然而，如何有效地构建负难样本是一个挑战。
​​难点​​：传统的随机采样策略容易产生过于简单的负例，导致模型过拟合；而Top-K负例采样策略可能会误判潜在的正例为负例，影响模型的准确性。
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2.研究方法​​：
​​随机采样策略（Random Sampling）​​：直接从所有候选文档中随机抽取文档作为负例。该方法的问题在于采样得到的负例质量不高，容易导致模型过拟合。
​​Top-K负例采样策略（Top-K Hard Negative Sampling）​​：基于稠密检索模型计算匹配分数，选择Top-K的候选文档作为负例。优点是可以保证负例的难度，但可能会误判正例为负例。
​​困惑负样本采样方法（SimANS）​​：通过采样与正例语义相似度接近的负例，以提高负例的质量。该方法通过设计采样分布来实现高质量负例的采样。
​​利用对比学习微调方式构建负例​​：通过对比学习优化向量化模型，使其在向量空间中相似的文本距离近，不相似的文本距离远。使用三元组（问题，文档正例，文档负例）进行训练。
​​基于批内负采样的对比学习方法​​：随机选取文档负例，并有针对性地找到与文档正例相似的负例，以提高对比学习效果。
​​相同文章采样方法​​：在文档正例所在文章中选择其他文档片段作为难负例，因为它们至少属于同一主题。
​​LLM辅助生成软标签及蒸馏​​：利用LLM生成辅助标签，优化向量化模型的训练。通过计算LLM生成标准答案的概率作为辅助标签，调整优化权重。
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3.实验设计​​：
文章详细描述了SimANS方法的实现步骤，包括构建ANN索引、检索Top-K负例、计算相关分数、生成采样概率、构建新的训练数据集等。
通过对比学习方法，使用交叉熵损失函数优化向量化模型，考虑了文档负例来自同一个batch的其他样本或人工构造的负例。
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4.结果与分析​​：
SimANS方法通过设计合理的采样分布，能够有效地提高负例的质量，从而提升模型的训练效果。
对比学习方法通过引入高质量的负例，显著提高了模型的区分能力。

5.​​总体结论​​：
通过多种负难样本构建方法，可以有效提升检索模型的训练效果，特别是在处理复杂的语义相似度问题时表现出色。
LLM辅助生成软标签的方法为模型训练提供了新的思路，尽管存在一定的实际应用挑战。

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“《大模型外挂知识库优化-负样本样本挖掘篇》电子书下载”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！