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蒸馏模型中的对比学习
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内容提要
DistillCSE框架通过自学习和知识蒸馏实现对比学习，提供额外的监督信号，学习到更强的模型。DistillCSE在标准基准测试上表现优越，超越其他方法。
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关键要点
- 提出了DistillCSE框架，基于自学习和知识蒸馏实现对比学习。
- DistillCSE通过基础模型提供额外的监督信号，具有自我增强的特点。
- 发现标准知识蒸馏存在教师模型logits的相对大方差，导致过拟合问题。
- 提出两种解决方案：Group-P混洗策略作为隐式正则化和平均多个教师组件的logits。
- 在标准基准测试中，DistillCSE表现优越，超越许多强基线方法，获得新的最先进表现。
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