この論文では、低精度計算を使用した検索システムの効率を向上させるためにモデルパラメータと計算の数値精度を下げる方法が広く使用されていますが、これにより、低精度でクエリと文書間の関連性スコアを計算する際に過度の動点が発生し、結果のボラティリティが大きくなり、評価の信頼性が低下する問題について説明します。これを解決するために、著者はスコアの変動を減らすように設計されたより強力な検索評価プロトコルを提案します。このプロトコルは、最終スコア計算ステップを高精度にアップコンバートして、同点候補を最小限の計算コストで解決する高精度スコアリング（HPS）と、同点候補の順序の不確実性を定量化するために予想スコア、範囲、および偏向を報告する動点認識検索メトリック（TRM）で構成されています。実験により、HPSはタイで生じる不安定性を大幅に減らし、TRMが期待されたメトリック値を正確に回復することを示しています。この組み合わせにより、低精度検索のための一貫した信頼性の高い評価システムを構築できます。
