REIGN 实现长文档检索的高效上下文扩展
_reachsumit · x · 2026-09-01
针对长文档密集检索的高昂成本，论文提出 REIGN (Refurbished Embeddings with Integrated Guidance Networks) 架构，旨在高效扩展上下文长度。
方法：
- 使用冻结的指导网络 (GN) 将文档编码为分块嵌入。
- 在这些缓存的分块嵌入之上训练一个轻量级编码器，而非直接处理原始 Token。
- 将 Token 级处理与文档级推理解耦。
优势：
- 通过将 GN 嵌入缓存到磁盘，单文档训练成本比分块 Transformer 微调降低约 4 个数量级。
- 在参数预算更小的情况下，性能与密集长上下文检索器相当。
数据集：发布了用于长上下文对比训练和评估的合成长文档检索基准。
结果：在 Wikipedia、LoCo 和专利检索任务中，REIGN 匹配了更大模型的效果（如参数量 1.6-4.3 倍的模型）。
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