Web但我看In_batch_negative没有参数model_name_or_path啊? 2.还是ern1.0训练完的模型,叫它模型1号,模型1号先过simcase策略训练得到一个模型2号,模型1号再过In_batch_negative策略等到模型3号,这样有两个模型经过不同策略训练出来的模型,之后需要部署两个模型? 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 ...
semantic_indexing_愚昧之山绝望之谷开悟之坡的博客 …
WebJan 13, 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。 关于In-batch Negatives 的细节,可以参考文章: 大规模搜索+预训练,百度是如何落地的? 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: citybox anvers
batch内负采样_lipku的博客-CSDN博客
WebJan 12, 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。 关于In … Web3.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。 由于召回模块需要从千万量级数据中快速召回候选集合,通用的做法是借助向量搜索引擎实现高效 ANN,从而实现候选集召回。 这里采用Milvus开源工具,关于Milvus的搭建教程可以参考官方教程 … WebSep 1, 2024 · 接下来就要说到cross-batch negative sampling,这个方法可以解决in-batch负采样中,存在batch size受到gpu显存大小,从而影响模型效果。 在训练过程中,我们往往认为过去训练过的mini-batches是无用废弃的,论文中则认为这些信息可以反复利用在当前负采样中因为encoder逐渐趋于稳定。 论文中用下式评估item encoder特征的偏移: 如上图 (b) … city box 12200