reranking-model
En model der genrangerer en liste af kandidater for at forbedre rækkefølgen.
Kort fortalt
En reranking-model er en sekundær model, der finjusterer rækkefølgen af resultater fra en første grovsortering.
- Kategori
- model
- Niveau
- øvet
Betydninger
1- 1
En model, der tager en liste af kandidater (f.eks. dokumenter eller svarmuligheder) som input og producerer en ny, forbedret rangorden baseret på en mere præcis score.
- Reranking-modellen forbedrede præcisionen af de ti bedste resultater med 15%. — Nogueira & Cho, 2019
- I RAG-systemer anvendes en reranking-model til at vælge de mest relevante passager. — Karpukhin et al., 2020
Hvornår bruges det
Bruges i søgemaskiner, anbefalingssystemer og RAG-pipelines til at forbedre relevansen af topresultater efter en hurtig indledende søgning. Kan implementeres som en cross-encoder eller punktvis rangordner.
Kodeeksempel
from sentence_transformers import CrossEncoder
model = CrossEncoder('cross-encoder/ms-marco-TinyBERT-L-2')
scores = model.predict([(query, doc) for doc in documents])
reranked = [doc for _, doc in sorted(zip(scores, documents), reverse=True)]Kort eksempel på brug af en cross-encoder som reranking-model til at rangere dokumenter efter relevans.
Oprindelse
Fra engelsk 'reranking' (genrangering) og 'model'.
Kilder
2- Passage Re-ranking with BERT
- ColBERT: Efficient and Effective Passage Search via Contextualized Late Interaction over BERT