
  <rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom">
    <channel>
      <title>HARRY CHANG</title>
      <link>https://harrychang.cc/blog</link>
      <description>Harry Chang 的數位園藝。利用 AI 整理與記錄個人的興趣與知識庫，如果你也有相同興趣，歡迎隨意參觀。</description>
      <language>zh-TW</language>
      <managingEditor>ksharry1025@gmail.com (HARRY CHANG)</managingEditor>
      <webMaster>ksharry1025@gmail.com (HARRY CHANG)</webMaster>
      <lastBuildDate>Tue, 28 Jul 2026 00:00:00 GMT</lastBuildDate>
      <atom:link href="https://harrychang.cc/tags/paper-檢索/feed.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/>
      
  <item>
    <guid>https://harrychang.cc/blog/ai-098-paper-text-to-text-multiview-reranking</guid>
    <title>Paper 012 ｜不加標註、不換更大模型，只多一個「視角」：讓 T5-large 打平 3.6 倍大的 T5-3B</title>
    <link>https://harrychang.cc/blog/ai-098-paper-text-to-text-multiview-reranking</link>
    <description>閱讀 SIGIR 2021 論文 Text-to-Text Multi-view Learning for Passage Re-ranking。如果說上一篇 ai-097（MMLF）管的是檢索的第一段「粗撈」，這篇管的就是第二段「精排（re-ranking）」。它的招數是多視角學習：在原本的「排序視角」之外，additionally 加一個「文字生成視角」（讓模型從段落反推出查詢），兩個目標共享同一個 T5 表徵一起訓練。結果是——不需要更多標註資料、也不用換更大的模型，就讓 T5-large 的精排效果追平參數量大 3.6 倍的 T5-3B。</description>
    <pubDate>Tue, 28 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
    <author>ksharry1025@gmail.com (HARRY CHANG)</author>
    <category>AI相關</category><category>Paper-檢索</category>
  </item>

    </channel>
  </rss>
