研究人员开发了DMReranker，这是一种新颖的零样本重排系统，旨在更好地遵循搜索查询中的复杂指令。与将指令视为关键词的传统重排器不同，DMReranker将查询分解为不同的子句，并使用一个小型裁判模型回答每个子句的具体问题。这种方法显著提高了指令遵循能力，在InfoSearch基准测试中取得了50.9的宏观WISE分数，远高于GPT-4o的33.5分。虽然GPT-4o在严格合规性指标上仍优于DMReranker，但新系统在分数来自排名时，以极低的计算成本展示了具有竞争力的67.0的SICR。 AI
影响 提高搜索引擎遵循复杂用户指令的能力，可能带来更相关的搜索结果。
排序理由 关于信息检索新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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