Как обучается реранкер?

Реранкер — это модель, которая используется для переоценки и уточнения результатов, полученных от базового ранжирования (например, поисковой системы или рекомендательной системы). Обучение реранкера обычно происходит на размеченных данных, где для каждого запроса есть набор кандидатов с метками релевантности.

Основные шаги обучения реранкера:

1. Сбор данных: Для каждого запроса собирается множество кандидатов (например, документов или товаров), которые были предварительно отобраны базовой моделью.
2. Разметка: Кандидаты размечаются по степени релевантности (например, 0 — нерелевантно, 1 — релевантно, 2 — очень релевантно).
3. Формирование признаков: Для каждого кандидата формируются признаки, которые могут включать как исходные признаки, так и дополнительные, например, текстовые эмбеддинги, поведенческие метрики и т.п.
4. Обучение модели: Используются алгоритмы обучения ранжированию (например, LambdaMART, RankNet, или градиентный бустинг), которые оптимизируют функцию потерь, учитывающую порядок элементов (например, NDCG, MAP).

Пример: если у вас есть запрос и 10 документов, реранкер обучается так, чтобы присвоить более высокие оценки документам с более высокой релевантностью, улучшая итоговый порядок выдачи.