Что такое cross-encoder и где вы его использовали?

Cross-encoder — это архитектура моделей для задач сравнения или ранжирования пар объектов (например, текстов), где оба объекта подаются одновременно на вход модели, которая совместно их обрабатывает.

В отличие от bi-encoder, где каждый объект кодируется отдельно, а затем сравниваются их эмбеддинги, cross-encoder учитывает взаимодействия между элементами обоих объектов на уровне токенов, что обычно даёт более точные результаты, но требует больше вычислительных ресурсов.

Пример использования:

• В задачах поиска релевантных документов, когда нужно ранжировать небольшой набор кандидатов — cross-encoder может оценить каждую пару запрос-документ более точно.
• В задачах определения семантической близости или классификации пар текстов.

Я использовал cross-encoder для задачи ранжирования ответов в системе вопрос-ответ, где для каждого вопроса модель оценивала релевантность нескольких вариантов ответов, учитывая контекст обоих текстов совместно.