Daily Arxiv

전 세계에서 발간되는 인공지능 관련 논문을 정리하는 페이지 입니다.
본 페이지는 Google Gemini를 활용해 요약 정리하며, 비영리로 운영 됩니다.
논문에 대한 저작권은 저자 및 해당 기관에 있으며, 공유 시 출처만 명기하면 됩니다.

jina-reranker-v3: Last but Not Late Interaction for Listwise Document Reranking

Created by
  • Haebom

저자

Feng Wang, Yuqing Li, Han Xiao

개요

jina-reranker-v3는 0.6B 파라미터의 다국어 listwise reranker로, "last but not late" 상호 작용을 도입했습니다. ColBERT와 같은 late interaction 모델과 달리, 쿼리와 모든 후보 문서를 동일한 컨텍스트 창에서 인과적 attention을 적용하여, 각 문서의 최종 토큰에서 컨텍스트 임베딩을 추출하기 전에 풍부한 상호 작용을 가능하게 합니다. 이 모델은 동등한 성능을 가진 다른 모델보다 훨씬 작으면서도 61.94 nDCG@10으로 최첨단 BEIR 성능을 달성했습니다.

시사점, 한계점

"last but not late" 상호 작용 방식을 통해 쿼리와 문서 간의 풍부한 상호 작용을 가능하게 함.
동일한 성능의 다른 모델보다 훨씬 작은 크기(0.6B 파라미터)로 효율성을 높임.
BEIR 벤치마크에서 SOTA(State-of-the-Art) 성능 달성.
논문에서 한계점은 명시적으로 언급되지 않음. (abstract 내용만으로는 알 수 없음)
👍