对比学习 Contrastive Learning

通过拉近「正样本」距离、推远「负样本」距离来学习表示的训练范式，是多模态与向量检索模型的核心技术之一。

分类：training 类型：method 别名：对比学习, Contrastive Learning

对比学习在训练时会构造成对或成组的样本：具有语义相关性的样本视为正对，不相关的视为负对。模型被优化为在嵌入空间中拉近正对距离、推远负对距离，从而获得具有良好语义结构的表示。典型损失包括 InfoNCE、NT-Xent 等。

CLIP、SimCLR、对比式句向量模型以及大量向量检索模型都采用对比学习思想，是 RAG 与多模态系统的基础技术。

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