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arXiv·· 12 天前AI 评分22

生成式检索中范式、标识符与解码的解耦研究

Disentangling Paradigm, Identifier, and Decoding in Generative Retrieval

AI 导读

在 NQ320K 和 MS300K 上,研究者用残差量化、乘积量化和随机标识符分别训练自回归、掩码扩散与块扩散模型,在固定标识符长度和训练预算下对比多种解码方式。仅解码方式一项就能让扩散模型的 Hit@1 波动 6.6 至 13.7 个点,说明此前把差异归因于扩散范式并不成立。

来源:arXiv · arxiv.org