검색 순위 재지정 퀴즈

퀴즈를 풀면 정답과 설명이 나타납니다.

1. 검색 파이프라인에서 reranker의 역할은 무엇입니까?
   • 가장 관련성이 높은 결과가 맨 위에 오도록 작은 후보 세트의 점수를 다시 매기려면
   • 전체 말뭉치를 처음부터 스캔하려면
   • 새로운 문서를 생성하려면
   • 검색 색인을 압축하려면
2. 크로스 인코더와 바이 인코더의 차이점은 무엇입니까?
   • 크로스 인코더는 쿼리와 문서를 별도로 포함합니다.
   • 크로스 인코더는 쿼리와 문서를 함께 제공하므로 주의를 기울여 함께 비교할 수 있습니다.
   • 크로스 인코더는 변환기를 사용할 수 없습니다.
   • 크로스 인코더는 이미지에서만 작동합니다.
3. 1단계 검색이 아닌 순위 재지정에 크로스 인코더를 사용하는 이유는 무엇입니까?
   • 그들은 부정확하다
   • 그들은 단 하나의 문서만 처리합니다.
   • 문서 벡터를 미리 계산할 수 없기 때문에 전체 코퍼스를 실행하기에는 너무 느립니다.
   • 계산이 필요하지 않습니다.
4. 1단계 검색기는 일반적으로 무엇을 최적화합니까?
   • 랭크 1의 정밀도만 해당
   • 자연어 답변 생성
   • 정확히 5개의 문서 재정렬
   • 전체 코퍼스에 대한 리콜 및 속도 향상
5. How can a reranker affect a RAG candidate set, and what can it not guarantee?
   • It can reorder retrieved candidates, but cannot add a missing passage or verify generated claims
   • It guarantees the most relevant source is present and every generated claim is correct
   • It replaces the first-stage retriever and searches the entire corpus
   • It makes retrieval precision and recall perfect
6. 다음 중 새롭게 떠오르는 순위 재지정 방식은 무엇인가요?
   • 리트리버 삭제 및 답 추측
   • 전체 후보 세트에 대해 추론하는 목록별 reranker로 LLM 사용
   • 수동 키워드 태그만으로 되돌리기
   • 변압기를 무작위 채점으로 교체
7. Which metric can assess whether the first-stage retriever includes relevant passages before reranking?
   • Image resolution of the generated answer
   • BLEU score of an unrelated translation
   • Recall of relevant candidates in the retrieved set
   • Number of model parameters in the reranker
8. Which metric did the Passage Re-ranking with BERT paper report a 27% relative improvement on for MS MARCO?
   • BLEU-4
   • ImageNet top-1 accuracy
   • 평균 절대 오차
   • MRR@10