O Zerank-1 como codificador cruzado (Cross-Encoder) é significativamente diferente do modelo de incorporação tradicional (Bi-Encoder) em termos de arquitetura e aplicação:
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Diferenças no tratamentoO modelo de incorporação normal gera representações vetoriais separadas para a consulta e o documento, respectivamente, e calcula a semelhança entre esses dois vetores, enquanto o Zerank-1 processa todo o conteúdo da consulta e do documento ao mesmo tempo para uma análise mais profunda da interação.
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Compensações de precisão e eficiênciaOs codificadores cruzados normalmente oferecem maior precisão de classificação porque capturam as interações complexas entre consultas e documentos; no entanto, essa arquitetura exige a execução de mais cálculos e, portanto, é mais lenta no processamento, o que a torna adequada para uso como um classificador de granulação fina de segundo estágio.
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Diferentes cenários de aplicaçãoO modelo de incorporação comum é adequado para lidar com a recuperação inicial de um grande número de documentos, enquanto o Zerank-1 é adequado para a classificação fina de um pequeno número de candidatos (por exemplo, 100-1000). Os sistemas práticos geralmente usam uma combinação das duas técnicas: recuperação rápida pelo modelo de incorporação, seguida de reordenação precisa pelo Zerank-1.
Essa diferença técnica torna o Zerank-1 particularmente adequado para cenários que exigem alta precisão, como pesquisa em nível empresarial, sistemas RAG e aplicativos inteligentes de perguntas e respostas.
Essa resposta foi extraída do artigoZerank-1: um modelo de reordenação para melhorar a precisão dos resultados de pesquisaO
