如何修复预训练模型paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2的部分示例准确率问题？

我使用HuggingFace上的sentence-transformers模型paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2计算短语间的相似度，严格按照官方示例调用：

from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["This is an example sentence", "Each sentence is converted"]
model = SentenceTransformer('sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2')
embeddings = model.encode(sentences)

但发现模型会将部分实际不相似的短语判定为高度相似（仅少数情况出错），想了解：

1. 是否可以用少量新示例微调该预训练模型？
2. 是否需要GPU进行全量训练？
3. 还有其他修复错误的方法吗？
4. 或者只能更换更合适的模型？

• 可以用少量示例微调：sentence-transformers框架支持小样本微调，针对语义相似度任务，你可以用SentenceTransformer.train()方法，搭配少量标注好的相似/不相似短语对（用InputExample构造样本）做针对性适配，无需调整整个模型的所有参数，仅微调顶层或部分适配层就能覆盖你的少数误判场景。
• 不需要GPU全量训练：小样本微调完全可以在CPU上运行，只是速度稍慢；用GPU会提速，但全量训练完全没必要——你只需针对误判场景做适配，冻结大部分预训练参数，仅训练新增的适配层，计算量很小，CPU足以应对。
• 除微调外的其他修复方法：
  • 调整相似度计算方式：默认用余弦相似度，可尝试欧氏距离、曼哈顿距离，看是否能降低误判；
  • 加入领域特征前缀：如果你的短语属于特定领域（如专业术语），可以给短语添加领域标注前缀（比如[法律] xxx），引导模型聚焦领域语义；
  • 规则过滤异常结果：针对少数误判案例，手动整理后设置规则过滤——比如设定相似度阈值，对接近阈值的结果再用关键词匹配等简单逻辑校验；
• 不一定非要更换模型：如果误判只是少数特定场景，微调或上述小方法足够解决；但如果误判普遍存在，或你的场景有特殊需求（如特定语言、细分领域），可以试试同系列更适配的模型，比如paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2，或领域专用的sentence-transformers模型。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者pav