https://huggingface.co/blog/how-to-train-sentence-transformers

https://www.sbert.net/docs/sentence_transformer/training_overview.html#why-finetune

https://github.com/fanqingsong/fine-tuning-sentence-transformers/tree/main

这是一篇关于 Hugging Face 官方博客的文章，主要介绍了如何使用 sentence-transformers 库对模型进行训练和微调。

文章的核心观点是：虽然预训练模型功能强大，但为了在特定任务上获得最佳效果，微调是必不可少的。文章详细阐述了微调 Sentence Transformers 模型的完整流程。

🎯 为什么要微调 (Why Finetune?)

预训练模型（如 BERT）通常是通用的，并不理解特定任务中“相似性”的具体含义。微调可以让模型适应具体的应用场景，例如：

• 分类任务：让语义相似的文本产生相似的向量嵌入。
• 语义文本相似度 (STS)：根据语义的细微差别来区分文本。
• 语义搜索：侧重于优化查询与文档之间的匹配效果。

🛠️ 训练核心组件 (Training Components)

微调一个 Sentence Transformer 模型主要涉及以下几个关键部分：

• 模型 (Model)：通常由一个 Transformer 模块（如 BERT, RoBERTa）和一个 Pooling 模块组成。也支持多模态模型。
• 数据集 (Dataset)：可以从 Hugging Face Hub 或本地加载。数据格式（列名）需要与所选的损失函数相匹配。例如，非标签列（如 "sentence1"）是输入，标签列（如 "score"）是目标值。
• 损失函数 (Loss Function)：没有通用的最佳选择，需要根据数据和任务来决定。常见的有 CoSENTLoss, MultipleNegativesRankingLoss, CosineSimilarityLoss 等。
• 训练参数 (Training Arguments)：使用 SentenceTransformerTrainingArguments 来配置学习率、Batch size、训练轮数（Epochs）等超参数。
• 评估器 (Evaluator)：在训练期间或结束后评估模型性能，例如使用 EmbeddingSimilarityEvaluator 来评估 STS 任务。
• 训练器 (Trainer)：SentenceTransformerTrainer 是核心，它将以上所有组件整合在一起执行训练。

🚀 高级训练技巧

• 多数据集训练 (Multi-Dataset Training)：支持同时使用多个数据集进行训练，这能有效提升模型的泛化能力。可以为不同数据集指定不同的损失函数，并设置采样策略（如按比例或轮询）。
• 最佳基础模型 (Best Base Models)：文章基于在 14 个文本相似度任务上的表现，列出了推荐的基础模型。其中 microsoft/mpnet-base 表现最佳，其次是 ernie-2.0-en 和 deberta-base。

📢 重要更新

• 弃用旧方法：旧版的 model.fit() 方法已被标记为弃用（Deprecated）。
• 推荐新方法：官方强烈建议直接使用 SentenceTransformerTrainer 进行训练，因为它提供了更多的控制权和功能支持。