引言

RetroMAE，中文题目为 通过掩码自编码器预训练面向检索的语言模型。

尽管现在已经在许多重要的自然语言处理任务上进行了预训练，但对于密集检索来说，仍然需要探索有效的预训练策略。

本篇工作，作者提出RetroMAE，一个新的基于掩码自编码器(Masked Auto-Encoder,MAE)的面向检索的预训练范式。主要有三个关键设计：

1. 一个新颖的MAE工作流，其中输入句子用不同的掩码进行了编码器和解码器的污染(pollute)。句子的嵌入是从编码器的掩码输入中生成的，然后，根据句子嵌入和解码器的掩码输入通过MLM来恢复成原始句子。
2. 使用不对称的模型结构，采用类BERT的Transformer作为编码器，单层Transformer作为解码器。
3. 使用不对称的掩码率，对于编码器使用15_{30%的掩码率，解码器使用50}70%。

总体介绍

越来越多的研究关注于开发检索导向的预训练模型。一种流行的策略是利用对比学习，模型通过训练来区分正负样本和数据增强。然而，对比学习受限于数据增强的质量。此外，需要大量的负样本。

另一种策略依赖于自编码，它不受数据增强和负采样的限制。但如何探索更有效的检索导向的自编码框架仍然是一个开放问题。

作者认为对于基于自编码的预训练需要考虑两个关键因素： 1) 重构任务必须对