关于train_retriever.py中的loss

[llllooong]

麻烦问一下train_retriever.py文件中第44行求loss的函数中，cross_entropy的训练target为什么是是torch.arange(0, len(l_pos)呀？

[Longin-Yu]

1. 每一条训练数据包含一条强关联（作为 positive sample）与弱关联（作为 hard negative sample）。
2. 训练过程中，若 batchsize 为 $n$，则同一个 batch 内将包含 $n$ 条 positive sample 和 $n$ 条 hard negative sample，对于每一条数据而言，只有它的 positive sample 是正例，其余 $2n - 1$ 条全都是负例。
3. 将这 2n 条数据按 $(pos_1, \cdots, pos_n, neg_1, \cdots, neg_n)$ 的方式拼接起来后，第 $i$ 条数据的正样本 index 即为 $i$。

[llllooong]

那是不是得确保一个batch内，尽量少有相似问题？