如何获取正负样本？下游任务的具体执行阶段？您知道什么是模型坍塌吗？如何进行对比学习？使用Python。

如何获取正负样本？下游任务的具体执行阶段？您知道什么是模型坍塌吗？如何进行对比学习？使用Python。

正负样本获取：
在机器学习任务中，正负样本的获取取决于具体的问题和数据集。以下是一些常见的方法来获取正负样本：

1. 人工标注：对于一些任务，例如文本分类或图像分类，可以通过人工标注来确定正负样本。人工标注者根据任务的定义和标准，为每个样本分配正负标签。

2. 预定义规则：对于某些任务，可以使用预定义的规则来确定正负样本。例如，在垃圾邮件检测中，可以根据邮件中的特定关键词或模式来判断邮件是否为垃圾邮件。

3. 弱监督学习：在某些情况下，正负样本的获取可能是困难或昂贵的。弱监督学习是一种利用不完全标注信息的方法，通过利用部分标记的数据来生成正负样本。

下游任务的执行阶段：
下游任务是指在训练完模型后，将其应用于实际问题的阶段。下游任务的执行可以分为以下几个步骤：

1. 数据准备：根据下游任务的需求，准备输入数据。这可能涉及数据清洗、数据转换、特征提取等预处理步骤。

2. 加载模型：加载已经训练好的模型，以便进行预测或推理。

3. 输入数据预处理：将输入数据进行与训练数据相同的预处理步骤，例如标准化、归一化等。

4. 模型推理：将预处理后的输入数据输入到模型中，进行推理或预测。根据下游任务的不同，可能需要对输出进行后处理，例如将概率转换为类别标签。

5. 结果评估：根据下游任务的评估指标，对模型的输出结果进行评估和分析。