基于自监督学习的对比学习（Contrastive Learning）算法详解
题目描述
对比学习是一种自监督学习方法，核心思想是通过构造相似样本（正例）和不相似样本（负例），训练模型学习数据中的本质特征。在自然语言处理中，对比学习常用于提升文本表示的区分能力，例如通过对比同一句子在不同增强下的表示（正例）与其他句子的表示（负例），使模型更关注语义内容而非表面特征。典型应用包括SimCSE（Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings）等。
解题过程
1. 问题定义与目标
目标：学习一个文本编码器 \(f_\theta\)，将输入文本 \(x\) 映射为低维向量表示 \(h = f_\theta(x)\)，使得语义相似的文本在向量空间中距离更近，不相似的文本距离更远。
挑战：无监督条件下如何定义“相似”与“不相似”？如何构造有效的正负例？
2. 对比学习的基本原理
对比学习的核心是优化对比损失函数（如InfoNCE损失），其形式化定义如下：
\[\mathcal{L} = -\log \frac{\exp(\text{sim}(h_i, h_j^+) / \tau)}{\sum_{k=1}^N \exp(\text{sim}(h_i, h_k) / \tau)} \]
其中：
- \(h_i\) 是锚点样本的表示；
- \(h_j^+\) 是正例样本的表示；
- \(h_k\) 包括正例和负例的表示；
- \(\text{sim}(\cdot)\) 是相似度函数（如余弦相似度）；
- \(\tau\) 是温度超参数，控制分布的尖锐程度。
关键步骤：
- 正例构造：对同一文本施加不同增强（如回译、掩码、dropout），生成两个变体作为正例对。
- 负例构造：同一批次中其他文本的表示作为负例（隐式负例）。
3. 具体实现：以SimCSE为例
SimCSE通过简单的Dropout机制构造正例，无需额外数据增强：
- 无监督SimCSE：
- 同一句子两次输入编码器，由于Dropout的随机性，得到两个略有差异的表示作为正例对。
- 同一批次中其他句子的表示作为负例。
- 有监督SimCSE：
- 利用自然语言推理（NLI）数据集中的蕴含关系（entailment）作为正例，矛盾关系（contradiction）作为硬负例。
训练步骤：
- 输入批次文本 \(\{x_i\}_{i=1}^N\)。
- 对每个 \(x_i\) 两次通过编码器（如BERT），得到 \(h_i^{(1)}\) 和 \(h_i^{(2)}\)。
- 计算损失：
\[\mathcal{L}_i = -\log \frac{\exp(\text{sim}(h_i^{(1)}, h_i^{(2)}) / \tau)}{\sum_{j=1}^N \exp(\text{sim}(h_i^{(1)}, h_j^{(2)}) / \tau)} \]
- 反向传播更新编码器参数 \(\theta\)。
4. 关键技术细节
- 温度参数 \(\tau\)：较小值（如0.05）会放大相似度差异，使模型更关注困难负例。
- 负例数量：批次越大，负例越多，对比任务越困难，但效果通常更好（需显存优化技术如梯度累积）。
- 编码器选择：BERT、RoBERTa等预训练模型作为基础编码器，可快速收敛。
- 相似度度量：余弦相似度比点积更稳定，避免向量模长影响。
5. 评估与应用
- 评估任务：文本语义相似度（STS-B）、语义检索（MRPC）等。
- 应用场景：
- 提升少样本学习中的表示质量；
- 增强检索式对话系统、推荐系统的语义匹配能力。
总结
对比学习通过简单而有效的正负例构造策略，使模型学会区分语义相似性。其核心在于利用数据本身的结构（如增强不变性、标注关系）构建监督信号，显著提升了文本表示的鲁棒性和判别力。