Расскажи про cross-encoder и bi-encoder, в чём разница?

Cross-encoder и bi-encoder — это архитектуры для обработки пар входных данных (например, пары текстов) в задачах сравнения или поиска.

Cross-encoder:

• Обрабатывает пару входов совместно, пропуская их через одну модель.
• Позволяет модели учитывать взаимодействие между элементами пары на уровне токенов.
• Обычно даёт более точные результаты, так как учитывает контекст обоих элементов вместе.
• Но вычислительно дорогой, так как для каждой пары нужно делать отдельный проход через модель.

Bi-encoder:

• Обрабатывает каждый элемент пары отдельно, получая векторное представление (эмбеддинг) для каждого.
• Затем сравнивает эмбеддинги (например, косинусным сходством) для оценки схожести.
• Позволяет эффективно индексировать и быстро искать по большому количеству элементов, так как эмбеддинги можно заранее вычислить и хранить.
• Менее точный, чем cross-encoder, так как не учитывает взаимодействие между элементами на уровне модели.

Итог: cross-encoder лучше для точного ранжирования небольшого числа пар, bi-encoder — для масштабируемого поиска и предварительного отбора.

Пример использования:

• Bi-encoder: поиск похожих документов в базе.
• Cross-encoder: точное переоценивание топ-N кандидатов, выбранных bi-encoder'ом.