Какой BERT применяли для реранкинга?

Для реранкинга часто используют BERT-модели, адаптированные под задачу ранжирования, например, BERT-base или BERT-large, предварительно дообученные на задачах парного сравнения или классификации релевантности. В частности, популярна архитектура Siamese BERT или Cross-Encoder BERT, где модель принимает пару (запрос, документ) и выдает оценку релевантности.

Пример: для реранкинга поисковой выдачи сначала получают топ-N документов с помощью классического ранжирования, затем применяют BERT Cross-Encoder, который более точно оценивает соответствие запроса и документа, улучшая качество итогового списка.

Важно, что для производительности часто используют облегчённые версии BERT или модели с distillation, например, DistilBERT или TinyBERT, чтобы ускорить реранкинг без значительной потери качества.