Comment le modèle SBERT avec triplet loss est-il entraîné?

Le modèle SBERT (Sentence-BERT) est entraîné en utilisant la triplet loss pour apprendre à représenter les phrases dans un espace vectoriel de manière à ce que les phrases similaires en sens soient plus proches les unes des autres, et les dissimilaires plus éloignées.

La triplet loss fonctionne avec des triplets d'exemples : l'ancre (anchor), un exemple positif (positive) qui est similaire à l'ancre, et un exemple négatif (negative) qui est différent. L'objectif est de minimiser la distance entre l'ancre et le positif, et de maximiser la distance entre l'ancre et le négatif, avec une marge.

L'entraînement se déroule comme suit :

1. Pour chaque triplet, on calcule les embeddings à l'aide de SBERT.
2. On calcule la distance (par exemple, cosinus) entre l'ancre et le positif, et entre l'ancre et le négatif.
3. On calcule la triplet loss : ( \max(0, d(anchor, positive) - d(anchor, negative) + margin) ).
4. Les paramètres du modèle sont mis à jour par descente de gradient pour réduire la perte.

Ainsi, le modèle apprend à construire des embeddings utiles pour les tâches de recherche et de comparaison de textes.