Как строить выборку для обучения модели с релевантными парами наблюдений?

Для обучения модели с релевантными парами наблюдений (например, в задачах ранжирования, рекомендательных системах или обучении с контрастивными потерями) важно правильно формировать выборку, чтобы модель могла учиться отличать релевантные пары от нерелевантных.

Основные подходы:

1. Положительные пары — пары, которые считаются релевантными (например, запрос и документ, который пользователь кликнул).
2. Отрицательные пары — нерелевантные пары, которые модель должна отличать от положительных.

Для построения выборки:

• Собирают реальные данные взаимодействия (клики, покупки, оценки).
• Формируют положительные пары на основе этих данных.
• Отрицательные пары выбирают случайно или с помощью хард-миннинга (выбор сложных отрицательных примеров, близких к положительным).

Пример:

Если у вас есть данные о пользователях и товарах, которые они купили, то:

• Положительная пара: (пользователь, купленный товар)
• Отрицательная пара: (пользователь, случайный товар, который он не покупал)

Такой подход помогает модели учиться различать релевантные и нерелевантные объекты.

Важно также балансировать количество положительных и отрицательных пар, чтобы избежать смещения модели.

В задачах с контрастивным обучением часто используют специальные функции потерь (например, triplet loss), где выборка строится из триплетов: якорь, положительный пример и отрицательный пример.