RenderRank：使用压缩视觉 Token 对文本重新排序
RenderRank 是一种重排序模型，将文档作为图像处理，使用压缩视觉表示取代传统的文本 Token 序列。模型先让相关性评分与基于文本的教师模型对齐，再优化同一查询下正例和负例文档之间的相对评分。在 11 个 BEIR 数据集上，RenderRank 减少了 16.5% 至 35.5% 的输入 Token，平均 NDCG@10 为 55.96。在长文档数据集上，其平均 NDCG@10 达到 88.27，输入 Token 数约为受测文本重排序模型的一半；平均吞吐量则达到受测基线中最高吞吐量的 1.70 倍。
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