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query-side training algorithm (adore)
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SIGIR
使用 Hard Negatives 优化稠密检索模型训练
本研究研究了 Dense Retrieval (DR) 模型训练中的不同采样策略,并解释了为何硬负采样优于随机采样。研究发现目前许多基于硬负采样的训练方法存在许多潜在风险,因此本文提出了 Stable Training Algorithm
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3 years ago
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