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Embedding模型微调通常采用对比学习框架，通过构造正样本对和负样本对训练模型拉近正样本、推开负样本
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9/25/2026
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UnverifiedEmbedding模型微调通常采用对比学习范式，典型方法是构造查询-正例文档-负例文档三元组，通过InfoNCE或Triplet Loss等损失函数优化79% similarUnverified对嵌入模型进行对比学习微调需要标注数据（成功入职的正样本与被拒绝的负样本）才能显著提升效果78% similarUnverified监督微调训练模型模仿人类标注的正确答案，而强化学习微调让模型通过试错学习最优策略75% similarUnverified专用embedding模型通常基于双编码器（Bi-Encoder）架构训练，通过对比学习优化问题-段落向量距离，这是检索专用模型召回率优于通用模型的根本原因74% similarUnverified模型在面对训练分布之外（分布外查询）的问题时，可能退化为基于表面模式的猜测73% similar
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