选择用于零样本搜索的密集检索器

研究发现，裁剪后的小型语言模型在信息检索任务中表现出强大的竞争力，模型大小和早期查询文档交互对检索模型的泛化能力起着重要作用。此外，reranker在几个任务中大大优于其大小相似的稠密模型，最大reranker在Benchmark-IR（BEIR）的18个数据集中的12个数据集中达到了最先进水平。