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重排模型显著提升了信息检索(IR)系统的质量。传统重排方法依赖于手工定义的特征和特定的学习排序损失函数。随着BERT等模型的出现,交叉编码器(Cross-Encoder )成为了标准的重排工具。近年,大型语言模型(LLMs)也被证明是有效的零样本(zero-shot)重排器。
因此,做出了一项深入研究:在重新排列有效的SPLADE检索器的背景下,比较了LLMs重排器(LLMs As ReRankers)与交叉编码器(Cross-Encoders)。在TREC深度学习数据集和诸如BEIR和LoTTE等跨领域数据集上进行了大规模评估,得出如下结论:
各种SPLADE模型与各种重排器的领域内评估(nDCG@10)
LLMs As Rerankers的Prompt模版
https://arxiv.org/pdf/2403.10407
A Thorough Comparison of Cross-Encoders and LLMs for Reranking SPLADE
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