bge-m3使用带标注数据finetue，negatives_cross_device设置问题

[KeepGoingCSU]

背景： 请问我做bge-m3的finetune，训练数据是自有的分类数据，最终finetune样本示例： {"query": "这商品真差，质量一点也不好", "pos": ["评价非常差，评分应为1"], "neg":["评价非常高，评分应为5"，"评价还不错，评分应为4"，"评价一般，评分应为3"，"评价一般，评分应为2"]

问题：

1. 我理解finetune阶段如果negatives_cross_device设置为true，则会采样其他样本的neg扩充negatives，但元数据是5分类，大概率采样到当前样本对应的pos？这个需要去修改训练参数吗？
2. 但官方bge-m3的finetune脚本https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding/blob/master/examples/finetune/embedder/encoder_only/m3_same_dataset.sh，里面也有一个分类任务/example_data/classification-no_in_batch_neg，看起来negatives_cross_device会产生通用的问题，导致计算nce loss的时候负样本里大概率包含正样本？
3. 通过2中脚本的设置，我做了消融实验（数据包含ABCD四标签，均剔除一个标签D的数据作为outdomain测试），用原始bge-m3，自有监督数据训练bge-m3-w-label、自有数据+bge-m3-data混合训练。发现加上自有数据后，在ABC分类上比bge-m3都要强不少，但是D的分类上，加入自有数据随着step增加，性能会不断下降且低于原始bge-m3。请问有什么合适的方案去减少这种知识遗忘吗？在D分类上能尽量不损失性能。

[hanhainebula]

你好，@KeepGoingCSU。对于分类任务，需要在数据集所在文件夹的名称中添加后缀 no_in_batch_neg，像我们给的例子一样。代码中在开启 same_dataset_within_batch 的情况下，如果识别到某个文件夹的后缀为 no_in_batch_neg 则对于来自该文件夹下的数据的 batch 只使用提供的 negs，而不会去通过 in-batch 和 cross-device 的方式去扩展 negs，这样就避免了可能的伪负例。相关代码如下：

• https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding/blob/master/FlagEmbedding/abc/finetune/embedder/AbsDataset.py#L286

• https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding/blob/master/FlagEmbedding/abc/finetune/embedder/AbsModeling.py#L140

对于提到的“知识遗忘”问题，可以尝试使用仓库中的 LM-Cocktail 方法去做模型融合：https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding/tree/master/research/LM_Cocktail

[KeepGoingCSU]

你好，@KeepGoingCSU。对于分类任务，需要在数据集所在文件夹的名称中添加后缀 no_in_batch_neg，像我们给的例子一样。代码中在开启 same_dataset_within_batch 的情况下，如果识别到某个文件夹的后缀为 no_in_batch_neg 则对于来自该文件夹下的数据的 batch 只使用提供的 negs，而不会去通过 in-batch 和 cross-device 的方式去扩展 negs，这样就避免了可能的伪负例。相关代码如下：

• https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding/blob/master/FlagEmbedding/abc/finetune/embedder/AbsDataset.py#L286
• https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding/blob/master/FlagEmbedding/abc/finetune/embedder/AbsModeling.py#L140

对于提到的“知识遗忘”问题，可以尝试使用仓库中的 LM-Cocktail 方法去做模型融合：https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding/tree/master/research/LM_Cocktail

还有个问题想请教下，train_group_size是用来限制nce loss计算时抽取的neg数量（train_group_size-1），那如果我训练样本negs比如是10条，train_group_size=8，然后我用上了in-batch neg训练，这个时候抽取负样本逻辑是什么？

[hanhainebula]

还有个问题想请教下，train_group_size是用来限制nce loss计算时抽取的neg数量（train_group_size-1），那如果我训练样本negs比如是10条，train_group_size=8，然后我用上了in-batch neg训练，这个时候抽取负样本逻辑是什么？

你好 @KeepGoingCSU。这时抽取负样本的逻辑是：

1. 对于每条 query，先从给定的 10 条 negs 中抽取 7 条 negs 出来作为 hard negatives；
2. 对于每条 query，使用它所在 batch 内其他 query 的 pos + hard negatives (每条其他的 query 共 8 条)作为自己的 in-batch negatives

在不使用 cross-device negatives 的情况下，这时每条 query 下面的负例数目即为 train_group_size * batch_size - 1；在使用 cross-device negatives 的情况下，这时每条 query 下面的负例数目即为 train_group_size * batch_size * num_devices - 1。