- 正负样本对构建原理正样本pair：one sentence two different embeddings as "positive pairs". (通过dropout 作为噪声)
- 负样本pair：Then we take other sentences in the same mini-batch as "negatives"
- 任务： the model predicts the positive one among the negatives
无监督pair构造：
- 只有自己和自己的随机dropout后的是正样本pair
- 自己和其他的样本都是负样本
其实一个batch，比如有N个句子对，那么就有2N个句子，其中正例是1个，负样本应该是总样本数目2N减去样本本身，也就是2N-1；
有监督的pair构造：
按照上图理解，一个句子，有两个已经打好不同的标签的句子，进行配对。pair远离一样。
构造难度增加(一般采用这种策略)：
infoNCE Loss的理解：
Q：温度常数t的作用是什么？
温度系数的作用是调节对困难样本的关注程度：越小的温度系数越关注于将本样本和最相似的困难样本分开，去得到更均匀的表示。然而困难样本往往是与本样本相似程度较高的，很多困难负样本其实是潜在的正样本，过分强迫与困难样本分开会破坏学到的潜在语义结构，
- 因此，温度系数不能过小
考虑两个极端情况:
(1)温度系数趋向于0时，对比损失退化为只关注最困难的负样本的损失函数；
(2)当温度系数趋向于无穷大时，对比损失对所有负样本都一视同仁，失去了困难样本关注的特性。
物理的角度理解：
可以把不同的负样本想像成同极点电荷在不同距离处的受力情况，距离越近的点电荷受到的库伦斥力更大，而距离越远的点电荷受到的斥力越小。
-
对比损失中，越近的负例受到的斥力越大，具体的表现就是对应的负梯度值越大4。这种性质更有利于形成在超球面均匀分布的特征。
-
梯度越大，权重更新的越厉害，越能区分开来
构造案例：
- 100 是指自己和自己完全一样，表示自身和自身不做相似度比较。
- 1是指自己和自己不同的embedding
- 不同的embedding构造：SimCSE源码中实际上是在一个batch中实现的，即a,a,b,b...作为一个batch去输入（复制一下）
对比学习度量学习和对比学习的思想是一样的，都是去拉近相似的样本，推开不相似的样本
但是对比学习是无监督或者自监督学习方法，而度量学习一般为有监督学习方法
对比学习的loss：
对比学习在loss设计时，为单正例多负例的形式，因为是无监督，数据是充足的，也就可以找到无穷的负例，但如何构造有效正例才是重点
度量学习的loss：
而度量学习多为二元组或三元组的形式，如常见的Triplet形式（anchor，positive，negative），Hard Negative的挖掘对最终效果有较大的影响
- Q：对比学习中一般选择一个batch中的所有其他样本作为负例，那如果负例中有很相似的样本怎么办？
在无监督无标注的情况下，这样的伪负例，其实是不可避免的，首先可以想到的方式是去扩大语料库，去加大batch size，以降低batch训练中采样到伪负例的概率，减少它的影响。
SimCSE的缺点
从 SimCSE 的正例构建中我们可以看出来，所有的正例都是由「同一个句子」过了两次模型得到的。
- 这就会造成一个问题：模型会更倾向于认为，长度相同的句子就代表一样的意思。
- 原因：由于数据样本是随机选取的，那么很有可能在一个 batch 内采样到的句子长度是不相同的。
解决方案：
要想消除模型对句子长度的敏感，我们就需要在构建正例的时候让输入句子的长度发生改变
改变句子长度通常有 3 种方法：随机删除、随机添加、同义词替换，但它们均存在句意变化的风险
- 所以，通过
随机重复单词，既能够改变句子长度，又不会轻易改变语义。
单/双塔
单/双塔参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/585533302
关于PromptPromptBert：
- 作者认为，原生BERT表现不好主要是因为词语频率、大小写、subword等token导致的bias，而BERT本身各层Transformer都没有纠正这个问题。
- 通过利用prompt，可以更有效地使用BERT各层中的知识，并且用MASK来表示embedding的话，可以避免像以前一样做各种token的平均，从而避免了token引入的偏差。