聊聊 Rerank:从 BERT 到大模型的技术旅程
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内容提要
在 NLP 场景中,Rerank 作为一个关键环节,承担着对多路召回、多数据来源、多模态、多结构等不同类型数据的归一化和精筛作用。它能有效地整合和优化各类召回结果,对提升检索系统的整体性能至关重要。
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在 NLP 场景中,Rerank 作为一个关键环节,承担着对多路召回、多数据来源、多模态、多结构等不同类型数据的归一化和精筛作用。它能有效地整合和优化各类召回结果,对提升检索系统的整体性能至关重要。