Rerank模型蒸馏：将Cross-Encoder的能力蒸馏至Bi-Encoder以降低重排序延迟

Rerank模型蒸馏：将Cross-Encoder的能力蒸馏至Bi-Encoder以降低重排序延迟

各位同学，大家好！今天我们要讨论一个在信息检索和自然语言处理领域非常重要的技术：Rerank模型蒸馏，以及如何利用它来将Cross-Encoder的强大能力迁移到Bi-Encoder，从而显著降低重排序过程中的延迟。

1. 引言：检索系统的瓶颈与Rerank的必要性

现代信息检索系统，例如搜索引擎和推荐系统，通常遵循一个两阶段的架构：召回（Retrieval）和重排序（Reranking）。

• 召回阶段： 负责从海量的文档库中快速筛选出与用户查询相关的候选文档集合。为了追求速度，召回阶段通常采用一些轻量级的模型，例如基于关键词匹配的BM25算法或者基于向量相似度的Bi-Encoder模型。
• 重排序阶段： 负责对召回阶段返回的候选文档进行更精确的排序，以便将最相关的文档排在前面。这个阶段通常采用更复杂的模型，例如Cross-Encoder，它可以更深入地理解查询和文档之间的关系。

虽然Cross-Encoder在精度上表现出色，但它的计算复杂度也更高。对于每个候选文档，Cross-Encoder都需要将查询和文档一起输入模型进行推理，这导致重排序阶段的延迟很高，成为整个检索系统的瓶颈。尤其是在大规模检索场景下，候选文档数量庞大，这种延迟问题更加突出。

2. Bi-Encoder与Cross-Encoder：架构与优劣势

为了更好地理解Rerank模型蒸馏的原理，我们需要先了解Bi-Encoder和Cross-Encoder这两种模型架构。

2.1 Bi-Encoder：高效的向量表示

Bi-Encoder将查询和文档分别编码成向量表示。具体来说，Bi-Encoder包含两个独立的编码器：一个用于编码查询，另一个用于编码文档。编码器的输出是查询向量和文档向量。然后，通过计算查询向量和文档向量之间的相似度（例如，点积或者余弦相似度）来衡量查询和文档之间的相关性。

import torch
from transformers import AutoModel

class BiEncoder(torch.nn.Module):
    def __init__(self, model_name):
        super().__init__()
        self.query_encoder = AutoModel.from_pretrained(model_name)
        self.doc_encoder = AutoModel.from_pretrained(model_name)

    def forward(self, query_input_ids, query_attention_mask, doc_input_ids, doc_attention_mask):
        query_embeddings = self.query_encoder(query_input_ids, attention_mask=query_attention_mask).pooler_output
        doc_embeddings = self.doc_encoder(doc_input_ids, attention_mask=doc_attention_mask).pooler_output
        return query_embeddings, doc_embeddings

# 示例用法
model_name = "bert-base-uncased"
model = BiEncoder(model_name)

query_input_ids = torch.randint(0, 1000, (1, 128)) # 假设query长度为128
query_attention_mask = torch.ones((1, 128))
doc_input_ids = torch.randint(0, 1000, (1, 256)) # 假设doc长度为256
doc_attention_mask = torch.ones((1, 256))

query_embeddings, doc_embeddings = model(query_input_ids, query_attention_mask, doc_input_ids, doc_attention_mask)

# 计算相似度 (例如，余弦相似度)
similarity = torch.nn.functional.cosine_similarity(query_embeddings, doc_embeddings)
print(similarity)

优势：

• 计算效率高： 可以预先计算所有文档的向量表示，并将其存储在索引中。在线检索时，只需要计算查询的向量表示，然后通过快速的向量相似度搜索算法（例如，Annoy或者FAISS）找到最相关的文档。
• 可扩展性强： 适合处理大规模的文档库。

劣势：

• 精度相对较低： 由于查询和文档是独立编码的，Bi-Encoder无法捕捉到查询和文档之间的细粒度交互信息。

2.2 Cross-Encoder：精确的交互建模

Cross-Encoder将查询和文档拼接在一起，然后输入到模型中进行联合编码。模型的输出是查询和文档之间的相关性得分。

from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer

class CrossEncoder:
    def __init__(self, model_name):
        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
        self.model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=1) # 回归任务，预测相关性得分

    def predict(self, query, document):
        inputs = self.tokenizer(query, document, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
        outputs = self.model(**inputs)
        return outputs.logits.item()

# 示例用法
model_name = "bert-base-uncased"
cross_encoder = CrossEncoder(model_name)

query = "What is the capital of France?"
document = "Paris is the capital and most populous city of France."

similarity_score = cross_encoder.predict(query, document)
print(similarity_score)

优势：

• 精度高： 可以更深入地理解查询和文档之间的关系，从而获得更精确的排序结果。

劣势：

• 计算效率低： 对于每个候选文档，都需要将查询和文档一起输入模型进行推理，这导致重排序阶段的延迟很高。
• 可扩展性差： 不适合处理大规模的文档库。

2.3 模型对比总结

模型	架构	优点	缺点
Bi-Encoder	查询和文档分别编码成向量	计算效率高，可扩展性强	精度相对较低，无法捕捉到查询和文档之间的细粒度交互信息
Cross-Encoder	查询和文档拼接在一起进行联合编码	精度高，可以更深入地理解查询和文档之间的关系	计算效率低，可扩展性差

3. Rerank模型蒸馏：融合精度与效率

Rerank模型蒸馏的核心思想是将Cross-Encoder的知识迁移到Bi-Encoder，从而使Bi-Encoder在保持高效的同时，也能够获得接近Cross-Encoder的精度。

3.1 蒸馏原理：从教师到学生

模型蒸馏是一种知识迁移技术，它将一个复杂模型的知识（教师模型）迁移到一个更简单的模型（学生模型）。在这个场景中，Cross-Encoder充当教师模型，Bi-Encoder充当学生模型。

蒸馏的目标是训练Bi-Encoder，使其输出的向量表示能够尽可能地反映Cross-Encoder对查询和文档之间相关性的判断。

3.2 蒸馏方法：Soft Labels与训练技巧

常见的Rerank模型蒸馏方法包括以下几个步骤：

1. 准备训练数据： 收集一批查询和文档对，这些文档可以是与查询相关的文档，也可以是不相关的文档。
2. 使用Cross-Encoder进行推理： 将每个查询和文档对输入到Cross-Encoder中，得到一个相关性得分。这个得分将作为Bi-Encoder训练的软标签（Soft Labels）。
3. 训练Bi-Encoder： 使用软标签来训练Bi-Encoder。训练的目标是使Bi-Encoder输出的查询向量和文档向量之间的相似度尽可能地接近Cross-Encoder给出的相关性得分。

import torch
from torch.optim import AdamW
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

# 假设已经定义了BiEncoder 和 CrossEncoder 类

# 训练数据格式: [(query, document)]
train_data = [
    ("What is the capital of France?", "Paris is the capital and most populous city of France."),
    ("What is the highest mountain in the world?", "Mount Everest is the world's highest mountain above sea level."),
    ("Who painted the Mona Lisa?", "The Mona Lisa was painted by Leonardo da Vinci.")
]

# 初始化 Bi-Encoder 和 Cross-Encoder
bi_encoder_model_name = "bert-base-uncased"
cross_encoder_model_name = "bert-base-uncased"

bi_encoder = BiEncoder(bi_encoder_model_name)
cross_encoder = CrossEncoder(cross_encoder_model_name)

# 初始化 tokenizer
bi_encoder_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(bi_encoder_model_name)

# 定义优化器
optimizer = AdamW(bi_encoder.parameters(), lr=5e-5)

# 定义损失函数 (Mean Squared Error)
loss_fn = torch.nn.MSELoss()

# 训练循环
num_epochs = 3
for epoch in range(num_epochs):
    for query, document in train_data:
        # 1. 使用 Cross-Encoder 生成 soft labels
        soft_label = torch.tensor(cross_encoder.predict(query, document))

        # 2. 使用 Bi-Encoder 计算 embeddings
        query_inputs = bi_encoder_tokenizer(query, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
        doc_inputs = bi_encoder_tokenizer(document, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")

        query_embeddings, doc_embeddings = bi_encoder(query_inputs['input_ids'], query_inputs['attention_mask'],
                                                        doc_inputs['input_ids'], doc_inputs['attention_mask'])

        # 3. 计算 Bi-Encoder 的 similarity score
        similarity_score = torch.nn.functional.cosine_similarity(query_embeddings, doc_embeddings, dim=1).squeeze()

        # 4. 计算 loss
        loss = loss_fn(similarity_score, soft_label)

        # 5. 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        print(f"Epoch: {epoch}, Loss: {loss.item()}")

# 训练完成，Bi-Encoder 现在已经学习了 Cross-Encoder 的知识

关键技术点：

• 软标签： 与硬标签（例如，0和1）不同，软标签包含了Cross-Encoder对相关性的概率分布信息，这有助于Bi-Encoder更好地学习Cross-Encoder的知识。
• 损失函数： 常用的损失函数包括均方误差（MSE）和KL散度（Kullback-Leibler Divergence）。
• 训练技巧：
  • 温度系数： 在计算软标签时，可以引入一个温度系数，用于平滑Cross-Encoder的输出概率分布。
  • 硬标签： 可以将硬标签（例如，人工标注的相关性标签）与软标签结合起来，共同训练Bi-Encoder。
  • 负样本采样： 为了提高训练效率，可以采用负样本采样策略，只选择一部分负样本参与训练。

3.3 损失函数的选择

选择合适的损失函数对于蒸馏效果至关重要。以下是几种常用的损失函数：

• 均方误差 (MSE): 直接最小化Bi-Encoder的相似度得分与Cross-Encoder的得分之间的平方差。

  loss_fn = torch.nn.MSELoss()
  loss = loss_fn(similarity_score, soft_label)

• KL 散度 (KL Divergence): KL散度衡量的是两个概率分布之间的差异。在蒸馏中，我们希望Bi-Encoder的输出概率分布尽可能接近Cross-Encoder的输出概率分布。 需要将Cross-Encoder和Bi-Encoder的输出转换为概率分布，例如使用 softmax 函数。

  import torch.nn.functional as F
  
  # 假设 soft_label 和 similarity_score 是 logits
  teacher_probs = F.softmax(soft_label / temperature, dim=0)  # Cross-Encoder的概率分布
  student_probs = F.softmax(similarity_score / temperature, dim=0) # Bi-Encoder的概率分布
  
  loss_fn = torch.nn.KLDivLoss(reduction="batchmean")
  loss = loss_fn(F.log_softmax(student_probs, dim=0), teacher_probs) # KLDivLoss 需要 log probabilities 作为输入

  其中 temperature 是一个超参数，用于控制概率分布的平滑程度。

• Margin Ranking Loss: 关注正样本和负样本之间的相对排序关系。 这种损失函数鼓励正样本的相似度得分高于负样本的相似度得分，并设置一个 margin 值。

  loss_fn = torch.nn.MarginRankingLoss(margin=1.0) # margin 设置为 1.0
  
  # 假设 positive_similarity_score 是正样本的相似度得分
  # 假设 negative_similarity_score 是负样本的相似度得分
  target = torch.ones_like(positive_similarity_score) # 如果正样本得分应该高于负样本，则 target 为 1
  loss = loss_fn(positive_similarity_score, negative_similarity_score, target)

  使用 Margin Ranking Loss 需要构建正负样本对。

选择哪种损失函数取决于具体的任务和数据。 一般来说，MSE 损失函数简单易用，KL 散度更适合于学习概率分布，而 Margin Ranking Loss 更适合于关注排序关系的场景。

4. 实验结果与分析

大量的实验表明，Rerank模型蒸馏可以有效地将Cross-Encoder的知识迁移到Bi-Encoder，从而在保持高效的同时，显著提高重排序的精度。

例如，在一项实验中，研究人员使用Rerank模型蒸馏将一个基于BERT的Cross-Encoder的知识迁移到一个基于DistilBERT的Bi-Encoder。实验结果表明，经过蒸馏后的Bi-Encoder的精度接近于原始的Cross-Encoder，但推理速度提高了5倍。

5. 代码实现细节与注意事项

在实际应用中，Rerank模型蒸馏需要注意以下几个细节：

• 模型选择： 选择合适的Bi-Encoder和Cross-Encoder模型。通常来说，Cross-Encoder可以选择更复杂的模型，例如BERT-large或者RoBERTa，而Bi-Encoder可以选择更轻量级的模型，例如DistilBERT或者MiniLM。
• 数据准备： 准备高质量的训练数据。训练数据应该包含各种类型的查询和文档，并且需要进行适当的清洗和预处理。
• 超参数调优： 调整合适的超参数，例如学习率、批次大小和温度系数。
• 评估指标： 使用合适的评估指标来评估蒸馏后的Bi-Encoder的性能，例如Mean Average Precision (MAP) 和 Normalized Discounted Cumulative Gain (NDCG)。

6. 应用场景与未来发展

Rerank模型蒸馏在信息检索和自然语言处理领域有着广泛的应用前景，例如：

• 搜索引擎： 提高搜索引擎的搜索质量，同时降低搜索延迟。
• 推荐系统： 提高推荐系统的推荐精度，同时保证推荐的实时性。
• 问答系统： 提高问答系统的答案检索精度，同时降低答案检索延迟。

未来，Rerank模型蒸馏的研究方向包括：

• 更有效的蒸馏方法： 研究更有效的蒸馏方法，例如对抗蒸馏和自蒸馏。
• 更轻量级的Bi-Encoder： 研究更轻量级的Bi-Encoder模型，例如基于知识图谱的Bi-Encoder。
• 自适应蒸馏： 研究自适应的蒸馏策略，根据不同的查询和文档选择不同的蒸馏方法。

7. Rerank模型蒸馏的价值和未来方向

通过将Cross-Encoder的能力迁移到Bi-Encoder，Rerank模型蒸馏实现了精度与效率的平衡，在实际应用中具有重要价值。未来，我们可以探索更有效的蒸馏方法、更轻量级的模型以及自适应的蒸馏策略，进一步提升检索系统的性能。

希望今天的讲座对大家有所帮助！谢谢大家！