DecisionRank

DecisionRank模型通过更快、蒸馏后的决策模型实现SOTA检索

研究人员开发了DecisionRank，一种新颖的决策模型，通过使用策略内蒸馏从更大的生成语言模型转移知识，显著提高了检索性能。该方法训练一个更小的决策模型直接预测分数，绕过了自回归解码的延迟。DecisionRank在TREC DL、BEIR和BRIGHT等基准测试中取得了最先进的成果，在准确性上超越了其生成教师模型，同时速度也大大加快。