Как обучается модель типа SBERT с triplet loss?

Модель типа SBERT (Sentence-BERT) обучается с использованием triplet loss для того, чтобы научиться представлять предложения в векторном пространстве так, чтобы похожие по смыслу предложения были ближе друг к другу, а непохожие — дальше.

Triplet loss работает с тройками примеров: якорь (anchor), положительный пример (positive), который похож на якорь, и отрицательный пример (negative), который отличается. Цель — минимизировать расстояние между якорем и положительным примером и максимизировать расстояние между якорем и отрицательным примером с некоторым запасом (margin).

Обучение проходит так:

1. Для каждой тройки вычисляются эмбеддинги с помощью SBERT.
2. Вычисляется расстояние (например, косинусное) между якорем и положительным, а также между якорем и отрицательным.
3. Вычисляется triplet loss: ( \max(0, d(anchor, positive) - d(anchor, negative) + margin) ).
4. Параметры модели обновляются градиентным спуском, чтобы уменьшить loss.

Таким образом, модель учится строить эмбеддинги, удобные для задач поиска и сравнения текстов.