Rank1: Test-Time Compute for Reranking in Information Retrieval

📄 arXiv: 2502.18418v2 📥 PDF

作者: Orion Weller, Kathryn Ricci, Eugene Yang, Andrew Yates, Dawn Lawrie, Benjamin Van Durme

分类: cs.IR, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-02-25 (更新: 2025-08-08)

备注: Published at CoLM 2025

💡 一句话要点

Rank1：一种利用测试时计算进行信息检索重排序的模型

🎯 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: 信息检索 重排序 知识蒸馏 测试时计算 大型语言模型 可解释性 推理链

📋 核心要点

  1. 现有重排序模型难以有效利用测试时计算资源，限制了其性能和可解释性。
  2. Rank1通过知识蒸馏，将大型推理语言模型的知识迁移到小型模型，并使其具备响应用户提示的能力。
  3. 实验表明，Rank1在多个数据集上取得了领先性能，并具有良好的分布外泛化能力和可解释性。

📝 摘要（中文）

本文提出Rank1，这是第一个被训练成能够利用测试时计算的重排序模型。Rank1展示了在检索领域中使用推理语言模型（例如OpenAI的o1，Deepseek的R1等）进行知识蒸馏以快速提高较小模型性能的适用性。作者收集并开源了一个包含超过60万个MS MARCO查询和段落的R1推理轨迹样本数据集。基于此数据集训练的模型显示：（1）在高级推理和指令遵循数据集上具有最先进的性能；（2）由于能够响应用户输入的提示，因此在分布外数据上表现出色；（3）具有可解释的推理链，可以提供给用户或基于RAG的系统。此外，作者还证明了这些模型的量化版本在降低计算/内存使用的同时保持了强大的性能。总而言之，Rank1表明测试时计算允许一种从根本上新型的、可解释且高性能的搜索重排序模型。

🔬 方法详解

问题定义：现有信息检索重排序模型通常在训练完成后参数固定，无法在测试阶段根据具体查询动态调整计算资源。这限制了模型利用复杂推理进行更精确排序的能力，也缺乏对排序结果的有效解释。

核心思路：Rank1的核心在于利用大型语言模型（LLM）的推理能力，通过知识蒸馏的方式，将LLM的推理过程和知识迁移到小型模型中。小型模型在测试时可以模拟LLM的推理过程，并根据用户输入的提示进行动态调整，从而提高重排序的准确性和可解释性。

技术框架：Rank1的训练流程主要包括以下几个阶段：1) 使用大型语言模型（如R1）对MS MARCO数据集中的查询和文档进行推理，生成推理轨迹数据。2) 构建包含查询、文档和推理轨迹的数据集。3) 使用该数据集训练小型重排序模型，使其能够模仿大型语言模型的推理过程。4) 在测试阶段，小型模型接收用户查询和候选文档，并根据用户输入的提示生成推理链，最终对文档进行重排序。

关键创新：Rank1最重要的创新在于提出了利用测试时计算进行重排序的框架。通过知识蒸馏，Rank1将大型语言模型的推理能力迁移到小型模型中，使其能够在测试时动态调整计算资源，并生成可解释的推理链。这与传统的重排序模型形成了鲜明对比，后者通常在训练完成后参数固定，无法进行动态调整。

关键设计：Rank1的关键设计包括：1) 构建高质量的推理轨迹数据集，该数据集包含了大型语言模型在处理查询和文档时的推理过程。2) 设计合适的知识蒸馏方法，将大型语言模型的知识有效地迁移到小型模型中。3) 采用量化技术，降低小型模型的计算和存储成本，使其能够在实际应用中部署。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Rank1在高级推理和指令遵循数据集上取得了最先进的性能。实验结果表明，Rank1具有良好的分布外泛化能力，能够有效处理未见过的查询和文档。此外，Rank1的量化版本在降低计算和存储成本的同时，仍然保持了强大的性能。这些结果表明，Rank1是一种实用且高效的重排序模型。

🎯 应用场景

Rank1可应用于各种信息检索场景，例如搜索引擎、问答系统和推荐系统。它可以提高检索结果的准确性和相关性，并为用户提供可解释的检索结果。此外，Rank1还可以用于构建基于RAG（Retrieval-Augmented Generation）的系统，提高生成内容的质量和可靠性。未来，Rank1有望成为下一代信息检索系统的核心组成部分。

📄 摘要（原文）

We introduce Rank1, the first reranking model trained to take advantage of test-time compute. Rank1 demonstrates the applicability within retrieval of using a reasoning language model (i.e. OpenAI's o1, Deepseek's R1, etc.) for distillation in order to rapidly improve the performance of a smaller model. We gather and open-source a dataset of more than 600,000 examples of R1 reasoning traces from queries and passages in MS MARCO. Models trained on this dataset show: (1) state-of-the-art performance on advanced reasoning and instruction following datasets; (2) work remarkably well out of distribution due to the ability to respond to user-input prompts; and (3) have explainable reasoning chains that can be given to users or RAG-based systems. Further, we demonstrate that quantized versions of these models retain strong performance while using less compute/memory. Overall, Rank1 shows that test-time compute allows for a fundamentally new type of explainable and performant reranker model for search.