Który BERT był używany do re-ranking?

Do ponownego sortowania często używa się modeli BERT dostosowanych do zadania rankingowania, takich jak BERT-base lub BERT-large, wstępnie wytrenowanych na zadaniach porównywania par lub klasyfikacji relewantności. W szczególności popularne są architektury Siamese BERT lub Cross-Encoder BERT, gdzie model przyjmuje parę (zapytanie, dokument) i wydaje ocenę relewantności.

Przykład: do ponownego sortowania wyników wyszukiwania najpierw uzyskuje się top-N dokumentów za pomocą klasycznego rankingowania, a następnie stosuje się BERT Cross-Encoder, który dokładniej ocenia zgodność zapytania i dokumentu, poprawiając jakość końcowej listy.

Ważne jest, aby często używać lżejszych wersji BERT lub modeli z distillacją, takich jak DistilBERT lub TinyBERT, aby przyspieszyć proces ponownego sortowania bez znacznej utraty jakości.