본 논문은 효율성 향상을 위한 정보 검색 분야에서, 색인 시점에 문서를 인코딩하고 쿼리에 대한 모델 추론이 없는 추론 없는 검색(inference-free retrieval)에 초점을 맞춥니다. 기존의 희소 검색 모델은 FLOPS 규제를 사용하지만, 비대칭적인 추론 없는 시나리오에는 최적이 아닙니다. 본 논문은 추론 없는 검색 모델을 위한 $\ell_0$ 기반 희소화 방식을 제시합니다. BEIR 벤치마크를 사용한 실험 결과, 제시된 방법은 추론 없는 희소 검색 모델 중 최고 성능을 달성했으며, 선도적인 Siamese 희소 검색 모델과도 비교 가능한 성능을 보였습니다. 또한 검색 효과와 계산 효율 간의 절충에 대한 통찰력을 제공하여 실제 응용에 대한 실용적인 가치를 보여줍니다.
