百度RocketQA系列搜索技术论文解析（一）

RocketQA主要研究基于稠密向量的文章搜索召回技术，论文对于整体模型没有任何优化，还是最为经典的双塔模型（dual-encoder model），采用预训练语言模型将query和answer编码为稠密向量，通过计算向量之间的距离来衡量query与answer之间的相关程度，利用Faiss等高维向量检索方法召回TopK的相关文章。主要的思路是优化模型训练时负采样的过程，以及扩充、优化训练数据的方式，解决经典双塔模型在训练过程和数据样本中存在的问题。

其主要想要解决的是如下几个问题：

负样本的无限性与计算资源的有限性之间的矛盾：在模型使用过程中，query的“负例”是文档库中的几乎所有文章，而模型在训练过程中，受限于计算资源，模型无法在保证足够Batch Size的基础上，对负样本进行充分的采样。通常为了节约资源，会仅仅对Batch内的样本做互相负样本处理（in-batch negatives），这大大限制了模型对负样本的学习，降低了模型泛化能力。

无标记文档≠负样本文档：就统计概率上说，大规模文档库上构建的数据集中，无标记文档≈负样本文档是成立的，但是由于标注形式与标注代价的制约，无标记文档中肯定存在大量的正样本文档。再加上为了让模型有足够好的区分度，在负采样过程中常常会倾向采样那些与query和正例answer相关度较高的文档作为负样本。这样一来，标记数据的质量大大降低，成为制约模型效果的障碍。

标记数据空间与文档空间之间的矛盾：模型要有好效果，除了要求数据集与实际场景之间同分布以外，还需要要求数据集是实际场景的“充分”采样。在搜索场景中，文档库一般来说是非常大的，包含有无数“主题”的文章；用户的query空间是近乎无限的；而标注数据是非常有限的而且代价昂贵的。在这种情况下，自动生成出较高质量的标注数据，对于模型效果的提升是明显的。

文章提出的解决上述问题的方案：

跨批次负采样（cross-batch negatives）：本质是共享了多个GPU之间的负样本表示。传统模型在多GPU架构中运行时，仅仅共享了单个GPU内部的passage样本表示，如图1中表示：GPU1计算了q11,q12,…,q1B的encoder表示，以及p11,p12,…,p1B的encoder表示，然后互为负样本进行pairwise loss计算进行训练，其他GPU上面的计算类似，多个GPU之间计算的px1,px2,…,pxB表示是无法共享的，于是每一个query只有B-1个负样本；而对于跨批次负采样来说，通过共享了多个GPU之间计算的文章表示（px1,px2,…,pxB），实现了每个query有A*B-1个负样本，提升了每个batch训练时query的负样本数量。当然这里所述是比较理想的情况，每个answer样本都有与之对应的query，实际情况中肯定存在很多纯负样本，处理情况与上述一致。

负样本降噪（denoised hard negatives）：假的负样本对于模型的伤害是巨大的，模型提出可以使用一个cross-encoder模型来辅助判断哪些样本是伪负样本。首先，使用经典的设置（无标记文档=负样本文档）训练一个dual-encoder召回模型M(0)D；紧接着，利用召回模型M(0)D的分布确定相关度得分排在Top的无标记文本作为负样本，训练cross-encoder模型MC；最后，使用召回模型M(0)D的分布确定相关度得分排在Top的无标记文本，其中在模型MC的相关度得分较低的部分作为负样本，训练dual-encoder模型M(1)D。整体过程有点像自监督学习中的teacher和student。

数据扩充（data augmentation）：利用上面训练得到的dual-encoder模型M(1)D做召回，用cross-encoder模型MC进行相关度计算，在新query集合中找出执行度较高的正样本和负样本，对标注数据进行扩充。最后得到的模型M(2)D是在原始标注数据集DL和扩充数据集DU基础上，使用M(1)D生成潜在负样本，使用MC筛选负样本，训练而来。

实验与结论：

论文在MSMARCO和Natural Questions两个数据集上进行实验，都取得了很好的效果，在召回模型中达到了state-of-art。

References

[1] RocketQA: An Optimized Training Approach to Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering

[2] PAIR: Leveraging Passage-Centric Similarity Relation for Improving Dense Passage Retrieval

[3] RocketQAv2: A Joint Training Method for Dense Passage Retrieval and Passage Re-ranking

机器学习 深度学习

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