arXiv · cs.AI· Chaolang Li·· 19 小时前AI 评分25
NHNM：从正样本中挖掘自然困难负样本以支持指令跟随检索
Natural Hard-Negative Mining from Positives for Instruction-Following Retrieval
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Chaolang Li
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.36900v1
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AI 导读
论文提出 Natural Hard-Negative Mining（NHNM），将原始正样本转化为指令困难负样本，并通过 Candidate Cleaning、Reversal Construction 与 Geometry Filtering 自动生成高质量对比监督。基于 MSMARCO 构建了约 7K 实例的 IFIR 训练集 NHNM-MARCO；568M 至 4B 参数的模型在其上微调后，在 InstructIR 与 FollowIR 上表现强劲，在若干设定下匹敌或超越更大规模的检索器。消融实验表明增益来自自然困难负样本监督而非模型规模或数据量。
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