阿里系团队开源 ZooWork-ShopRanker:LLM 评审对齐的电商重排器
_reachsumit · x · 2026-09-28
发布开源电商重排模型家族 ZooWork-ShopRanker(0.6B/4B/8B 三档)，解决通用网页检索重排器难以适配电商场景的问题——电商排序不仅要主题相关，还要尊重预算、品类等用户硬约束。
核心做法：
- 用多个不同家族的推理 LLM 组成评审团充当偏好标注器，对真实私域流量中约 1 万条偏好对打标，采用位置去偏与一致性分级控制噪声
- 以对齐后的 8B 旗舰作为蒸馏教师，训练出高效的 4B 和 0.6B 模型
- 配套发布双格式、防污染的 ShopRank-Bench 基准
结果：8B 与 4B 版本显著超越最强开源重排基线，各尺寸模型均优于未对齐的底座，增益同时迁移到常见 MTEB 基准。模型与基准均已开源。
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