Méthodes contrastives : entraîner un modèle avec des exemples négatifs

Cette méthode, appelée méthode contrastive, consiste à entraîner un modèle à rapprocher les représentations de données similaires tout en éloignant celles de données différentes. Le principe repose sur l'optimisation d'une fonction de perte qui punit le modèle si les exemples positifs (la cible) ne sont pas proches, ou si les exemples négatifs (le bruit) ne sont pas suffisamment distants. Ce mécanisme force le réseau à apprendre des caractéristiques discriminantes plutôt que de simplement mémoriser des constantes, car si toutes les représentations convergeaient vers une valeur unique, la distance entre les classes s'effondrerait et la perte exploserait. Cependant, cette approche pose un défi d'ingénierie majeur : elle nécessite de stocker et de traiter un volume massif d'exemples négatifs simultanément. Cela exige des tailles de lot (batch sizes) très importantes et une mémoire GPU considérable, rendant l'entraînement coûteux et complexe à mettre en œuvre sans stratégies d'optimisation spécifiques.