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-Encod …
Encoder-Decoder架构的复兴：为何UL2在特定代码生成与理解任务中优于Decoder-only
好的，没问题。 Encoder-Decoder架构的复兴：UL2在代码生成与理解中的优势 各位同学，今天我们来探讨一个目前在代码生成与理解领域非常热门的话题：Encoder-Decoder架构的复兴，以及UL2模型在特定任务中超越Decoder-only架构的优势。在Transformer模型出现之后，Decoder-only架构，特别是以GPT系列为代表的模型，凭借其强大的生成能力，在文本生成领域占据了主导地位。然而，在一些需要更精确理解和控制的场景，例如代码生成与理解，Encoder-Decoder架构展现出了独特的优势，而UL2模型正是其中的一个杰出代表。 1. Transformer架构的回顾与演进 首先，我们快速回顾一下Transformer架构。Transformer的核心是自注意力机制，它允许模型在处理序列时，同时关注序列中的所有位置，从而捕捉长距离依赖关系。 Encoder: 负责将输入序列编码成一个上下文向量表示。它由多个相同的层堆叠而成，每一层包含一个多头自注意力子层和一个前馈神经网络子层。 Decoder: 负责根据Encoder提供的上下文向量，生成目标序列。它 …