論文の概要: Distillation versus Contrastive Learning: How to Train Your Rerankers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.08336v2
• Date: Fri, 01 Aug 2025 22:33:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 14:07:57.47985
• Title: Distillation versus Contrastive Learning: How to Train Your Rerankers
• Title（参考訳）: 蒸留とコントラスト学習:リランカのトレーニング方法
• Authors: Zhichao Xu, Zhiqi Huang, Shengyao Zhuang, Vivek Srikumar,
• Abstract要約: コントラスト学習と知識蒸留という2つの戦略がテキスト・リランカーの訓練に広く用いられている。 本稿では,異なるサイズとアーキテクチャのリランカを同一データ上で両方の手法を用いて訓練することにより,これらの戦略を実証的に比較する。 以上の結果から,知識の蒸留は,より大きな教師モデルからの蒸留において,対照的な学習よりもドメイン内およびドメイン外におけるランク付け性能が向上することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.43565487845178
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Training effective text rerankers is crucial for information retrieval. Two strategies are widely used: contrastive learning (optimizing directly on ground-truth labels) and knowledge distillation (transferring knowledge from a larger reranker). While both have been studied extensively, a clear comparison of their effectiveness for training cross-encoder rerankers under practical conditions is needed. This paper empirically compares these strategies by training rerankers of different sizes and architectures using both methods on the same data, with a strong contrastive learning model acting as the distillation teacher. Our results show that knowledge distillation generally yields better in-domain and out-of-domain ranking performance than contrastive learning when distilling from a larger teacher model. This finding is consistent across student model sizes and architectures. However, distilling from a teacher of the same capacity does not provide the same advantage, particularly for out-of-domain tasks. These findings offer practical guidance for choosing a training strategy based on available teacher models. We recommend using knowledge distillation to train smaller rerankers if a larger, more powerful teacher is accessible; in its absence, contrastive learning remains a robust baseline.
• Abstract（参考訳）: 効果的なテキストリランカの訓練は情報検索に不可欠である。 コントラスト学習(地味ラベルに直接最適化する)と知識蒸留(より大きなリランカーから知識を伝達する)の2つの戦略が広く用いられている。 どちらも広く研究されているが、実践的な条件下でのクロスエンコーダリランカーのトレーニングの有効性について、明らかな比較が必要である。 本論文は, 蒸留教師として機能する強いコントラスト学習モデルを用いて, 異なる大きさのランカと同一データを用いたアーキテクチャを訓練することにより, これらの戦略を実証的に比較する。 以上の結果から,知識の蒸留は,より大きな教師モデルからの蒸留において,対照的な学習よりもドメイン内およびドメイン外におけるランク付け性能が向上することが示唆された。 この発見は、学生モデルのサイズとアーキテクチャに一貫性がある。 しかし、同じ能力の教師からの蒸留は、特にドメイン外タスクにおいて、同じ利点をもたらすものではない。 これらの知見は、利用可能な教師モデルに基づいたトレーニング戦略を選択するための実践的なガイダンスを提供する。 我々は、より大規模で強力な教師がアクセス可能であれば、より小さなリランカーを訓練するために知識蒸留を使用することを推奨する。

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