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「Hard Search与Soft Search」找到 2 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…ard Search：不可导，需用RL或Gumbel-Softmax等技巧，或采用"检索-重训"交替的pipeline，流程复杂 Soft Search：端到端可导，但softmax温度敏感——温度高则退化为均匀分布，温度低则逼近one-hot 工程实践 阿里实际采用两阶段策略： Hard Search做粗排，从十亿级降到千级 Soft Search在截断后的子集上精排，兼顾效率与端到端优化 学习建议 建议系统学习该知识点
匹配正文：…练方式 检索器固定或独立训练，生成模型无法反馈优化检索 联合训练，生成loss可回传优化检索编码器 知识存储 检索结果作为硬提示（hard prompt）拼接 检索向量通过注意力机制软融合（soft fusion） 核心区别：RAG将检索从"前置预处理"转变为"模型内部运算"，典型如Dense Passage Retrieval + BART/GPT的联合优化。 二、信息融合机制 传统方法 检索Top-K文档直接拼接到输入上下文 问题：上下文长度爆炸、文档边界干扰、无法区分信…
学习内容与项目面试，在同一条路上。