Кой BERT беше използван за ре-рангиране?

За повторно класиране често се използват модели BERT, адаптирани към задачата за класиране, като например BERT-base или BERT-large, предварително обучени върху задачи за сравняване на двойки или класификация на релевантност. Особено популярни са архитектурите Siamese BERT или Cross-Encoder BERT, където моделът приема двойка (заявка, документ) и предоставя оценка за релевантност.

Пример: за повторно класиране на резултатите от търсенето, първо се получават топ-N документи чрез класическо класиране, след което се прилага BERT Cross-Encoder, който по-точно оценява съответствието между заявката и документа, подобрявайки качеството на крайния списък.

Важно е да се отбележи, че често се използват по-леки версии на BERT или модели с дистилация, като DistilBERT или TinyBERT, за ускоряване на процеса на повторно класиране без значителна загуба на качество.