Exploring the Effectiveness of Multi-stage Fine-tuning for Cross-encoder Re-rankers

📄 arXiv: 2503.22672v1 📥 PDF

作者: Francesca Pezzuti, Sean MacAvaney, Nicola Tonellotto

分类: cs.IR, cs.AI

发布日期: 2025-03-28

备注: 7 pages. To be published as short paper in the Proceedings of the European Conference on Information Retrieval (ECIR) 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

研究多阶段微调对Cross-encoder重排序器效果的影响，对比单阶段对比学习微调。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: Cross-encoder 重排序 微调 对比学习 知识蒸馏

📋 核心要点

  1. Cross-encoder重排序器微调通常依赖大量标注数据和负样本，成本较高。
  2. 探索单阶段和多阶段微调策略，旨在降低对大量标注数据的依赖。
  3. 实验表明，单阶段对比学习微调的Cross-encoder性能可与多阶段微调媲美。

📝 摘要（中文）

最先进的Cross-encoder可以通过微调在段落重排序中表现出色。典型的Cross-encoder微调过程需要大量手动标注数据、对比学习目标以及启发式采样的负样本。另一种方法是使用蒸馏目标，让模型模仿高效的大型语言模型的排序。这些微调策略可以单独或按顺序应用。本文系统地研究了point-wise Cross-encoder在单阶段独立微调或两阶段顺序微调时的有效性。实验表明，使用对比学习微调的point-wise Cross-encoder的效果确实与使用多阶段方法微调的模型相当。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在研究如何更有效地微调Cross-encoder重排序器，以减少对大量人工标注数据的依赖。现有方法，如对比学习和知识蒸馏，通常需要大量标注数据或复杂的训练流程，这限制了它们在实际应用中的可扩展性。

核心思路：论文的核心思路是系统性地比较单阶段和多阶段微调策略在Cross-encoder重排序器上的效果。通过对比不同微调策略的性能，旨在找到一种既能保持高性能，又能降低对数据依赖的微调方法。

技术框架：论文主要研究了两种微调框架：1) 单阶段微调：使用对比学习目标函数直接在Cross-encoder上进行微调。2) 多阶段微调：首先使用知识蒸馏等方法进行初步微调，然后再使用对比学习进行精细微调。研究比较了这两种框架在不同数据集上的性能表现。

关键创新：论文的关键创新在于系统性地对比了单阶段和多阶段微调策略在Cross-encoder重排序器上的效果，并发现单阶段对比学习微调可以达到与多阶段微调相当的性能。这表明，在某些情况下，可以通过简化微调流程来获得高性能的重排序器。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用point-wise Cross-encoder作为基础模型。2) 采用对比学习作为主要的微调目标函数。3) 系统性地比较不同微调策略的性能，包括单阶段对比学习微调和多阶段微调（例如，先知识蒸馏，后对比学习）。4) 使用公开数据集进行实验评估，并提供代码以方便复现。

📊 实验亮点

实验结果表明，使用对比学习进行单阶段微调的point-wise Cross-encoder的有效性与使用多阶段方法微调的模型相当。这意味着在某些情况下，可以简化微调流程，同时保持高性能，从而降低训练成本和数据依赖。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于信息检索、问答系统、推荐系统等领域，通过高效的Cross-encoder重排序器提升搜索和推荐的准确性。降低对大量标注数据的依赖，使得该方法更容易应用于资源有限的场景，具有重要的实际应用价值。

📄 摘要（原文）

State-of-the-art cross-encoders can be fine-tuned to be highly effective in passage re-ranking. The typical fine-tuning process of cross-encoders as re-rankers requires large amounts of manually labelled data, a contrastive learning objective, and a set of heuristically sampled negatives. An alternative recent approach for fine-tuning instead involves teaching the model to mimic the rankings of a highly effective large language model using a distillation objective. These fine-tuning strategies can be applied either individually, or in sequence. In this work, we systematically investigate the effectiveness of point-wise cross-encoders when fine-tuned independently in a single stage, or sequentially in two stages. Our experiments show that the effectiveness of point-wise cross-encoders fine-tuned using contrastive learning is indeed on par with that of models fine-tuned with multi-stage approaches. Code is available for reproduction at https://github.com/fpezzuti/multistage-finetuning.