论文领读｜缺少有标注的数据集怎么训练文本检索模型？来看看 LaPraDoR怎么做的吧

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本期分享者：澜舟科技研究实习生韦松伟，首都师范大学信息工程学院二年级研究生。三人行，必有我师焉。兴趣广泛，爱好学习，欢迎大家一起探讨交流~

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写在前面

如果你想训练一个文本检索模型，但是缺少有标注的数据集，那不妨来看看这篇论文《LaPraDoR: Unsupervised Pretrained Dense Retriever for Zero-Shot Text Retrieval 》，LaPraDoR 是一个无监督的文本检索模型，不依赖人工标注的数据集，可以在通用领域的大型数据集上进行训练，语义模型的基础上又用传统的 BM25 算法做了增强，在 BEIR 评测集上达到了 SOTA 水平，该论文发表在 ACL 2022 上。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2203.06169

Text Retrieval 简单介绍

在介绍 LaPraDoR 之前，我们先来回顾一下文本检索的两个主流模型。目前文本检索（Text Retrieval）主要有两种模型，一种是双塔模型也叫 Dense Retrieval。稠密检索 (Dense Retrieval) 任务旨在通过给定的 query，在一个庞大的 document 语料库中召回与 query 高度相关的 document（document 泛指语料库中的文本内容，可以是句子，段落，文章等），其中 query 和 document 的语义相关性通常建模为 query 和 document 表示向量的点积或余弦相似度。其结构如下图所示：

还有一种是 对每一个 query-document 对计算匹配得分，这种方法一般在准确率上有优势但是需要耗费大量的计算时间，一般多用于重排阶段。而双塔模型在 ANN（an approximate nearest neighbor retrieval library，近邻搜索）等这种技术的帮助下速度非常快，如 faiss。

当前训练检索模型都有哪些问题呢？

Dense Retrieval 往往需要大量的人工标注的数据集，而且还有个大问题，模型有 out-of-domain 问题，就是你在这个领域训练的模型换到另一个领域效果会大大降低。人工标注本来就是件耗时耗力的工作，更别提一些领域内数据集的资源都很少的情况。训练文本检索模型基本都是基于对比学习来训练，一般来说增大负样本的数量对比学习的效果就会越好，但同时会导致占用的 GPU 内存增加，GPU 的内存会限制负例的数量，这也是一个比较普遍的问题。当前的 Dense Retrievers 模型总体优于传统的词典匹配算法 如 BM25，但 BM25 算法仍有一定的优点，在某些数据集上效果不亚于 Dense Retrievers 模型。

LaPraDoR 介绍

针对上面的问题，论文提出了 LaPraDoR（Large-scale Pretrained Dense Zero-shot Retriever）。LaPraDoR 是一种无监督预训练模型，用于文本的召回、匹配。不需要任何标注数据就可以进行训练。由于是在大型的通用领域数据集上进行训练，因此基本没有 out-of-domain 问题。

论文主要提出了两点创新 Iterative Contrastive Learning (ICoL) 和 Lexicon- Enhanced Dense Retrieval (LEDR)。ICoL 中引入缓存队列机制可以在 GPU 内存不变的情况下加入更多的负例。LEDR 在语义匹配模型的基础上又用传统的 BM25 算法做了增强，其做法是语义的得分乘以 BM25 的得分。在只进行无监督训练的情况下，不仅优于其他无监督模型，速度还快了很多。如果进一步 fintune 的话，在 re-rank 方面也表现十分优秀。

训练 LaPraDoR 有两个挑战：

1. Training Efficiency，如何更有效的训练。在对比学习中，往往更多的负样本会有更好的效果。但是增大 batch 会导致 GPU 的内存吃不消。论文提出的 Iterative Contrastive Learning (ICoL) 就能很好地解决该问题，其做法是构建一个缓存队列，训练过的负样本会加入到队列中，参与下一轮的损失计算。

2. Versatility，领域多样性。采用大语料库包含多个领域的语料库 c4 来进行训练。同时训练时不仅将 query-document 作为训练目标，还包括 document-query, query-query, 和 document-document。论文中 query 与 document 的 encoder 是共享权重的，意味着只有一个 encoder，许多论文中 query 与 document 的 encoder 是分开的，也就是两个 encoder。也有些论文中 query 与 document 的 encoder 共享部分参数。

接下来看一下到底是如何训练的吧！

模型结构与表征提取

首先 query 与 document 的 encoder 均是 BERT 形式的结构，论文中使用的是 DistilBERT。需要注意的是虽然 query 与 document 的 encoder 在最后是同一个，但训练的时候是分两个，每隔一段时间权重会从其中一个复制到另一个。

模型的输入是 [CLS] t1,t2,t3…[SEP] , 表征采用的是最后一层 layer 的 mean pool。也有些模型是用 [CLS]token 作为表征，论文中说有研究指出使用 meanpool 效果会优于 [CLS]token。但是其他一些 SOTA 论文中不少是使用 [CLS] token 的，所以哪种方式更好，并没有一个准确的答案。当得到 query 与 document 的表征后，以他们的余弦相似度作为匹配得分。

训练样本的构建

结构有了，接下来是数据了，论文有两种构建训练数据的方式 Inverse Cloze Task (ICT) 和 Dropout as Positive Instance (DaPI).

Inverse Cloze Task (ICT) ：给定一段文本，随机挑出其中一个句子作为 query，剩下的作为文档也就是正样本，主要是用来做短文本去召回长文本。其优点是不需要一定格式的数据集，有大量的数据可以训练。

Dropout as Positive Instance (DaPI)：其思想来源于 simcse 这篇论文，就是使用不同的 dropout 来得到正样本。与 simcse 不同点在于，计算梯度时只对其中的一个样本进行计算，这样占用的 GPU 的内存几乎不会增加。

训练过程

有了样本如何进行训练呢？Iterative Contrastive Learning，大体过程如图所示：

先说一下这个缓存队列，为什么要有这个设置呢？其目的是增加负样本的数量。首先设置一个固定的最大容量 m，每次训练过后，当前样本的 embedding 就会加入到队列中作为下一轮的负样本参与损失计算，当容量到达 m 时，最先加入的会被移除。其训练方式是一种迭代的方式，当训练 query encoder 时，冻住 document encoder，就是保持 documentencoder 参数不变，为的是使其表征在同一个语义空间。此时训练包括两个部分，第一部分是 query-query，同一个 query 通过不同的 dropout 得到正样本，负样本是随机的其他 query。训练时的损失函数就是经典的对比学习损失函数，如下：

第二部分就是 query-document，其构建方式为上面说的 ICT。首先会随机选取一些 document 作为负样本，为了加速训练，这些负样本是 batch 内的其他样本。随后这些样本的 embedding 会加入到缓存队列中，参与下一轮的损失计算。于是，损失函数中就带上了队列里的 embedding。其损失函数如下：

可以看到与 query-query 相比，多了一项，该项就是计算队列里的负样本的损失。其最后的损失就是两者之和，注意的是 query 只需 encoder 一次就可以参与这两个的损失计算。

在经过一定的 steps 后，将 query encoder 冻住，并将其权重复制到 document encoder 中。将缓存队列清空开始训练 document encoder。训练的方法与训练 query encoder 类似，包括 document-document 和 document-query，其损失与上面的类似。

为了加速训练，随机的负样本是采用的 in-batch negatives，就是训练 batch 内的其他样本作为负样本。

得到语义模型后，作者又用词典匹配技术对其进行增强，也就是 Lexicon-Enhanced Dense Retrieval (LEDR)。具体是使用 BM25 算法增强，其 BM25 算法的实现是用 Elastic Search，为了节约计算成本，只计算 BM25 算法的 top1000，剩下的得分全为 0。

当得到两者的得分后，最后的得分是两者的得分的乘积。

训练的细节

优化器采用 adam 学习率为 2e-4，使用了 16 块 v100 训练，每个 GPU 的训练 batch 为 256，query 与 document 的最大长度分别为 64 与 350。训练 query 与 document 迭代的步数为 100 步，缓存队列的最大长度为 100k，损失函数中的权重值为 1。大家可以根据自己的 GPU 情况进行调整。

实验结果

LaPraDoR 有两个版本，一个是仅进行无监督训练，另一个是在无监督训练后在 MS-MARCO 上进行微调。下面看其在 BEIR 上评测的表现，评测指标用的是 nDCG。

其中 LaPraDoR FT  是 LaPraDoR 用 BEIR 官方训练脚本在 MS-MARCO 上微调的模型。可以看到 LaPraDoR 不仅效果好，检索速度还快。

接下来作者还对几种不同的对比学习的方法做了评测，其中包括 In-Batch（shared 表示 query 与 document 共用 一个 encoder），In-Batch 就是负样本就是 batch 内其他样本作为负样本。还有 MoCo 与 xMoCo 为动量对比学习，其思想也是增大负例数量，将对比学习作为字典查询过程的角度来看，构建了一个由队列和移动平均编码器组成的动态字典。结果如下图所示：

作者使用这几种不同的训练方式训练 LaPraDoR,  ICoL 总体性能最优，可以发现 shared ICoL 与 ICoL 性能基本差不多，说明共用一个 encoder 并未导致性能下降。

作者还实验验证了词典增强以及无监督训练的重要性，如下图所示：

本文这里不再做赘述，感兴趣的可以去读论文看一下细节。

总结

本文带领大家阅读了 ACL 2022 的一篇论文，论文提出了 LaPraDoR——一种无监督预训练模型，在 BEIR 评测集上达到了 SOTA 水平。论文提出了 Iterative Contrastive Learning (ICoL) 和 Lexicon-Enhanced Dense Retrieval (LEDR) 两种方法，实验分别验证了其有效性。通过无监督训练，可以减缓标注数据不足导致模型性能较低的问题，有大量通用领域的数据可以用于模型训练，可以避免出现领域迁移效果大幅度降低的情况，并且其缓存队列的机制可以缓解 GPU 内存不足导致负例少的问题。总之，很推荐大家去读一读。

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