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回归基础：提升密集编码器领域外检索的简单方法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种通过多阶段训练扩大双编码器模型规模的方法，解决了双编码器在不同域上的推广问题。该方法在域外泛化和检索性能方面取得了显著提高，优于现有的检索模型。消融研究还发现该方法在数据效率方面非常高效。
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关键要点
- 本文介绍了一种通过多阶段训练扩大双编码器模型规模的方法。
- 该方法解决了双编码器在不同域上的推广问题。
- GTR模型在域外泛化和检索性能方面取得了显著提高。
- GTR在BEIR数据集上优于现有的稀疏和密集检索模型。
- 消融研究表明，GTR在数据效率方面非常高效，仅需MS Marco 10%的监督数据即可实现最佳跨域检索性能。
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