常见任务与损失函数对照表

任务类型	典型场景	推荐损失函数	数据格式
语义检索	问答系统、文档检索	MultipleNegativesRankingLoss	(query, passage) 对
语义相似度	STS、相关性评分	CoSENTLoss	(sent1, sent2) + score
文本分类	NLI、关系分类	SoftmaxLoss	(sent1, sent2) + class
重复检测	去重、相似度二分类	ContrastiveLoss	(sent1, sent2) + 0/1
三元组学习	有明确负例的检索	TripletLoss	(anchor, pos, neg)
无监督学习	领域适应、预训练	DenoisingAutoEncoderLoss	(damaged, original)
知识蒸馏	模型压缩	MSELoss / MarginMSELoss	教师模型嵌入

1. 根据数据格式选择

python
展开代码
# 检查你的数据格式
print(dataset.column_names)
# 如果只有两列文本，无标签 → MultipleNegativesRankingLoss
# 如果有两列文本 + score列 → CoSENTLoss
# 如果有两列文本 + label列（类别）→ SoftmaxLoss

2. 根据任务目标选择

• 目标是检索：优先 MultipleNegativesRankingLoss
• 目标是相似度评分：优先 CoSENTLoss
• 目标是分类：使用 SoftmaxLoss

3. 性能优化建议

• 检索任务：使用 CachedMultipleNegativesRankingLoss 增大批次
• 相似度任务：优先 CoSENTLoss 而非 CosineSimilarityLoss
• 有硬负例：使用 OnlineContrastiveLoss 而非 ContrastiveLoss