რომელი BERT გამოიყენეს რერანკინგისთვის?

გადათალებისთვის ხშირად გამოიყენება BERT მოდელები, რომლებიც ადაპტირებულია რეიტინგის დავალებაზე, მაგალითად, BERT-base ან BERT-large, რომლებიც წინასწარ არის გაწვრთნილი პაექრობის ან შესაბამისობის კლასიფიკაციის დავალებებზე. განსაკუთრებით პოპულარულია Siamese BERT ან Cross-Encoder BERT არქიტექტურები, სადაც მოდელი იღებს წყვილს (საძიებო მოთხოვნა, დოკუმენტი) და აძლევს შესაბამისობის შეფასებას.

მაგალითად, საძიებო შედეგების გადათალვისთვის, პირველ რიგში მიიღება ტოპ-N დოკუმენტები კლასიკური რეიტინგით, შემდეგ გამოიყენება BERT Cross-Encoder, რომელიც უფრო ზუსტად აფასებს მოთხოვნის და დოკუმენტის შესაბამისობას და აუმჯობესებს საბოლოო სიას.

მნიშვნელოვანია აღინიშნოს, რომ ხშირად გამოიყენება მსუბუქი ვერსიები BERT-ის ან დისტილაციის მქონე მოდელები, მაგალითად, DistilBERT ან TinyBERT, რათა გაადვილდეს გადათალვა და არ იყოს ხარისხის მნიშვნელოვანი დანაკარგი.