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arXiv 研究法律检索重排器难负样本训练，4B 模型偏好率 72.4%
论文指出在足够大的候选池下嵌入召回收益递减，重排器质量成为关键。作者在中文法律检索基准上比较嵌入挖掘、自挖掘与动态负样本策略，发现嵌入到自挖掘的两阶段流程性价比最佳。训练后的 4B 重排器在 STARD、CSAID 及内部集上指标提升，离线偏好评估中 72.4% 非平局对比胜出。
arXiv NLP13 天前
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论文指出在足够大的候选池下嵌入召回收益递减，重排器质量成为关键。作者在中文法律检索基准上比较嵌入挖掘、自挖掘与动态负样本策略，发现嵌入到自挖掘的两阶段流程性价比最佳。训练后的 4B 重排器在 STARD、CSAID 及内部集上指标提升，离线偏好评估中 72.4% 非平局对比胜出。