BriefGPT - AI 论文速递
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突破残差量化的沙漏现象：提升生成式检索的上限
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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PAG，一种新的优化和解码方法，通过同时解码来指导生成式检索模型中文档标识符的自回归生成。PAG在性能上超过了现有的生成式检索模型，在MS MARCO上提高了15.6%的MRR，并且查询延迟方面达到了22倍的加速。
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关键要点
- PAG是一种新的优化和解码方法。
- PAG通过同时解码指导生成式检索模型中文档标识符的自回归生成。
- PAG为每个文档构建基于集合和顺序的标识符。
- 基于集合的标识符基于词汇标记建立。
- 顺序标识符通过量化文档的基于相关性的表示获得。
- 在MS MARCO和TREC深度学习赛道数据上，PAG的性能超过现有生成式检索模型。
- PAG在MS MARCO上提高了15.6%的MRR。
- PAG在查询延迟方面达到了22倍的加速。
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