15、多阶段重排序架构：提升文本排序效率与效果的有效方案

于 2025-08-18 15:36:11 发布
阅读量23 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： BERT与文本排序的革命 文章标签： 多阶段重排序 文本排序 变压器模型
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wasm7browser/article/details/151094999

多阶段重排序架构：提升文本排序效率与效果的有效方案

在文本排序领域，为了更好地平衡排序效果和效率，多阶段重排序架构应运而生。本文将详细介绍多阶段重排序架构的相关内容，包括高效变压器变体的效果比较、从单阶段到多阶段重排序的转变，以及基于变压器模型的多阶段重排序架构等。

1. 高效变压器变体的效果比较

在MS MARCO文档排名任务的开发集和TREC 2019深度学习赛道文档排名测试集上，对几种高效变压器变体的效果进行了评估，具体结果如下表所示：
| Method | MS MARCO Doc (Dev) MRR@10 | MS MARCO Doc (Dev) nDCG@10 | TREC 2019 DL Doc MAP |
| — | — | — | — |
| Birch (BM25 + RM3) | – | 0.640 | 0.328 |
| Sparse - Transformer | 0.328 | 0.634 | 0.257 |
| Longformer - QA | 0.326 | 0.627 | 0.255 |
| QDS - Transformer | 0.360 | 0.667 | 0.278 |

从实验结果可以看出，Sparse - Transformer和Longformer - QA模型的性能相似，这表明Longformer - QA使用的全局令牌方法相比Sparse - Transformer的局部窗口方法并没有明显改进。而QDS - Transformer的性能优于前两者，这说明将查询令牌视为全局注意力令牌是很重要的。不过，由于缺乏足够的共同参考点，目前尚不清楚QDS - Transformer

订阅专栏 解锁全文 会员秒杀 ¥9.9 重磅福利 超级会员免费看
多线程编程全攻略：提升性能与线程安全的必备知识
张彦峰的博客
10-14 10万+
介绍多线程编程的相关概念、同步机制以及无锁编程。从线程的基础概念出发，包括逻辑线程和硬件线程的比较，以及线程、核心和函数的关系。随后，我们探讨了多线程编程的基本原则，包括时间分片、上下文切换、线程安全函数和可重入函数等。接着，我们讨论了为什么需要多线程同步、什么情况需要进行同步以及多线程同步的方式，包括串行化、原子操作和锁等。我们还深入研究了非阻塞的无锁同步机制，如CAS循环和无锁数据结构。最后，我们解释了程序序、内存序、乱序执行、存储缓冲区和失效队列等概念，以帮助更好地理解多线程编程。
业务通用校验能力的构建与应用：提升数据一致性与准确性
张彦峰的博客
04-24 8万+
本文详细介绍了业务通用校验能力的建设过程，旨在通过模块化设计和集中化管理，提升系统的稳定性和业务准确性。文章首先明确了建设目标，包括降低人力成本、标准化接入方式、解耦业务数据校验功能等。接着，通过方案模型和流程图展示了整体架构和运行流程，详细说明了配置侧和运行侧的能力方案。在接口设计部分，文章列举了配置侧和运行侧的基本接口定义和数据结构，确保系统的高效运行和灵活扩展。最后，文章总结了这套通用校验体系在提升系统健壮性、减少重复开发、优化业务规则管理方面的优势，并展望了未来的持续优化和升级方向。
微调重排序模型：Reranking从入门到实践
AI人工智能的学习之路
05-12 2589
本文是一篇关于微调重排序模型的初学者指南，详细介绍了如何通过微调提升检索系统的精度。文章首先解释了交叉编码器的工作原理及其在语义相似性、问答和信息检索中的应用，随后深入探讨了重排序在检索增强型生成（RAG）中的重要性，指出其能够优化检索结果的相关性。作者详细描述了如何准备数据，包括创建问答数据集和生成合成数据，并提供了完整的代码示例，涵盖模型微调、评估和部署的全过程。通过本文，读者可以快速掌握微调重排序模型的实用技巧，提升系统对检索文档的理解和排序能力。
LLM - 重排序（Rerank）
小工匠
03-22 3246
重排序模型虽然速度较慢，但其在精准度上的优势使其成为现代检索系统中不可或缺的一环。通过两阶段检索策略，我们可以在第一阶段快速召回候选文档，然后在第二阶段通过重排序模型进行精细排序，这种策略在处理复杂的问答任务和生成任务时尤为重要，因为它能够确保最终返回的文档不仅数量适中，而且相关性更高,从而在效率与精准度之间找到最佳平衡。
Qwen3 Embedding 系列：基于大型语言模型的文本嵌入与重排序技术突破
阿正的梦工坊
06-06 2980
阿里云通义实验室（Tongyi Lab, Alibaba Group）发布了《Qwen3 Embedding: Advancing Text Embedding and Reranking Through Foundation Models》技术报告，详细介绍了基于 Qwen3 大型语言模型（LLM）的 Qwen3 Embedding 系列模型。
微信架构设计：亿级IM聊天系统架构设计与重难点分析
秃了也弱了
04-02 5875
IM系统就是即时通讯（Instant Messaging）系统的简称。IM其实并不局限于聊天、社交这类“典型”应用中，实际上它已经广泛运用于我们身边形形色色的软件中。聊天、直播、在线客服、物联网等所有需要实时互动、高实时性的场景等，都需要应用IM技术。1）微信、qq、钉钉等主流IM应用：这是IM技术的典型应用场景；2）微博、知乎等社区应用：它们利用IM技术实现了用户私信等点对点聊天；3）抖音、快手等直播/短视频应用：它们利用IM技术实现了与主播的实时互动；
从业务需求到技术实现：动态工作流引擎的构建与应用
热门推荐
张彦峰的博客
12-21 172万+
本文介绍了如何实现一个动态配置执行工作流引擎，重点讲解了工作流的设计与实现过程。通过分析工作流执行上下文、任务节点定义、执行器、调度平台等核心组件，展示了如何在不同的业务场景下灵活配置和动态执行工作流。文章还通过实际案例，阐述了智能化处理和数据流转的工作流任务，如新闻内容处理、AI赋能、数据同步等。最后，文章总结了动态配置执行工作流引擎的优势，并展望了未来优化和扩展的方向。
RAG的核心 -结果召回和重排序
JavaEdge全是干货的技术号
06-14 3173
本文介绍了RAG应用的完整检索流程，包括Query预处理、检索召回和排序优化三大关键环节。在Query预处理阶段，通过意图识别、生成同义Query和标准化处理优化输入质量；检索召回环节分析了不同索引类型的特点，并提出加权融合、组合排序等结果合并策略；排序阶段重点阐述了基于Learning2Rank的优化方法，通过改进损失函数显著提升模型性能。实验数据显示，优化后的模型在FAQ准确率、文档准确率和混合数据准确率上均超越开源SOTA模型，最高提升达8个百分点。文章还提供了各环节的技术流程图和数学公式，为开发者构
揭开广告引擎的神秘面纱：如何在0.1秒内精准匹配用户需求？
张彦峰的博客
12-01 10万+
学习广告引擎的整体架构和工作过程是本文的关键内容，包括广告请求解析、标签检索、向量检索、打分排序等多个关键环节。这些环节共同构建了一个强大的广告引擎，使其能够在极短的时间内返回最相关的广告。
文本嵌入新方案：合合信息acge模型荣登C-MTEB榜首
FRIGIDWINTER的博客
04-22 2万+
C-MTEB是最权威的中文语义向量评测基准之一，近期，合合信息发布的最新文本嵌入模型acge模型荣登C-MTEB榜首，让我们一起深入看看acge模型的核心逻辑吧
【自然语言处理】基于稀疏注意力机制的交叉编码器优化：提升长文档重排序效率与效果的设计与实现了在交叉编码
04-05
研究发现，通过限制文档标记对查询标记的关注范围至非常小的窗口（如4个标记），可以在保持重排序效果的同时显著减少内存需求（22%-59%）和提升推理速度（1%-43%）。文中不仅提供了基于PyTorch的稀疏注意力机制交叉...
【自然语言处理】基于稀疏注意力机制的交叉编码器优化：提高长文档重排序效率与效果的设计与实现（含详细代码及解释）
08-19
作者通过系统分析不同注意力模式和窗口大小的影响，发现极小的窗口（如4个标记）足以保持重排序效果，并能大幅减少内存需求（22%-59%），提升推理速度（1%-43%）。文中提供了基于PyTorch的实现代码，包括稀疏注意力...
预训练变换器与文本排序
09-02
本书系统介绍了基于预训练变换器（如BERT）的文本排序技术，内容涵盖了多阶段重排序、密集检索、查询与文档表示学习等核心方法。书中重点探讨了如何将变换器模型应用于信息检索任务，特别是针对词汇不匹配、长文档...
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
最新发布
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值