LLM在Reranker任务上的最佳实践？A simple experiment report（with code）

该内容是一份实验报告，深入探讨了在信息检索系统中将大型语言模型（LLMs）用作重新排序器的使用，将它们的性能与传统的仅编码器BERT模型进行比较。作者探讨了LLMs（通常是仅解码器模型）在重新排序查询和文档对时是否能够胜过BERT。这个实验具有重要意义，因为它挑战了BERT在重新排序中的传统用法，并暗示LLMs在某些情况下可能具有优势。报告包括一个实用组件，为对复制实验感兴趣的读者提供了代码。这份内容对于对信息检索和自然语言处理领域的专业人士可能非常有价值，他们对LLMs相对于像BERT这样的已建立模型的最新进展和实际应用感兴趣。- 实验报告介绍了使用LLM和BERT进行Reranker的简单实验。 - 实验中使用了encoder-only的BERT和decoder-only的LLM作为基座。 - LLM在某些情况下比BERT更具优势。 - 实验还介绍了RAG-Retrieval和RAG-Retrieval专用的reranker。 - LLM在某些指标上优于BERT。 - LLM和BERT在不同任务中的表现有所不同。 - 实验还讨论了LLM作为Reranker的优势和限制。 - LLM和BERT的性能和参数设置也被介绍。 - LLM和BERT在不同任务中的表现有所差异。