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加拿大pc展望2.8展望网100%内容

近年来，，，，，，，，大模子文本检索（LLM-based Text Retrieval）手艺生长迅猛，，，，，，，，SOTA 的 LLM Embedding Model 参数目普遍在 7B 以上，，，，，，，，相关性搜索性能提升的同时，，，，，，，，安排本钱也大幅增添

众所周知，，，，，，，，LLM Embedding Model 是一种对称式双塔结构，，，，，，，，Query 和 Doc 侧常共享统一个完整的 LLM。。。。。。但一个恒久被忽视的问题是：线上推理中，，，，，，，，盘问端（Query）真的需要和文档端（Document）一样 “重” 的大模子吗？？？？？？？在我们最新的研究论文 LightRetriever 中，，，，，，，，文章给出了一个明确、激进、但被大宗实验证实可行的谜底：不需要

LightRetriever 设计了一种极致非对称式结构的 LLM Embedding Model—— Doc 侧使用完整 LLM 建模，，，，，，，，但Query 侧最多仅用一层 Embedding Lookup。。。。。。极致化降低了 Query 侧推理肩负，，，，，，，，也能做好大模子文本搜索。。。。。。比照 Query-Doc 均用完整 LLM 的标准设计，，，，，，，，LightRetriever 让 Query 侧的推理速率提升了千倍以上、端到端 QPS 提升 10 倍，，，，，，，，同时 BeIR、CMTEB Retreival 等测试集上的中英文检索性能也能维持 95% 左右

文章由中科院信工所 & 澜舟科技配合完成，，，，，，，，已吸收于国际盘算机顶级聚会 ICLR 2026。。。。。。ICLR（International Conference on Learning Representations）是机械学习与体现学习领域的国际顶级聚会之一，，，，，，，，与 NeurIPS、ICML 并列为人工智能偏向最具影响力的学术聚会。。。。。。本次 ICLR 2026 共有靠近 19000 篇有用投稿，，，，，，，，吸收率约为 28%。。。。。。

论文问题：LightRetriever: A LLM-based Text Retrieval Architecture with Extremely Faster Query Inference论文链接：https://arxiv.org/abs/2505.12260

LightRetriever：极致非对称的 LLM Embedding Model

LightRetriever 的焦点头脑很是明确：将深度建模的主要盘算肩负彻底转移到 Doc 侧，，，，，，，，Query 侧只保存须要、可缓存的表征能力。。。。。。LightRetriever 为浓密希罕检索两大检索范式，，，，，，，，划分设计了极致非对称的建模要领。。。。。。

图。。。。。。在浓密 / 希罕检索中，，，，，，，，对称式 LLM Embedding Model 使用了 1) 标准的 Full-sized Query Inference，，，，，，，，盘问侧推理肩负很重；；；；；；；；2) LightRetriever 大幅降低了盘问推理本钱，，，，，，，，盘问侧负载降低至不凌驾一层 Embedding Layer Lookup。。。。。。

浓密检索（Dense Retreival）训练中，，，，，，，，Doc 侧坚持建模方法稳固，，，，，，，，LightRetriever 词袋化了 Query 侧建模：完整的 LLM 吸收 “指令 + 单个 Query Token” 作为输入，，，，，，，，先建模 Token Embedding，，，，，，，，再求平均获取 Query 句向量，，，，，，，，并通过比照学习获得 Prompted Token Embedding。。。。。。

差别之处在于，，，，，，，，这些 Token Embedding 在训练完成后，，，，，，，，可以被整体缓存为一个词表级 Embedding 矩阵。。。。。。在线推理时，，，，，，，，Query 句向量的推理仅需一次简朴的 Token Embedding 查表 + 求均值，，，，，，，，不再涉及任何 LLM 推理。。。。。。由于 Query 侧在训练阶段仍需要完整 LLM 建模，，，，，，，，浓密向量训练遵照 “训练全量 + 推理轻量” 的头脑。。。。。。后面的消融实验证实，，，，，，，，“训练全量” 这种设置不可忽略。。。。。。

图. LightRetriever 的浓密检索设计遵守 “训练全量 + 推理轻量” 的头脑，，，，，，，，通过词袋化 Query 侧建模，，，，，，，，突破上下文依赖，，，，，，，，使得 Query 侧向量推理具备可缓存（Cacheable）的特征。。。。。。仅需一次缓存，，，，，，，，就可以无 LLM 安排 Query 推理效劳。。。。。。

希罕检索（Sparse Retrieval）中，，，，，，，，LightRetriever 将 Query 侧进一步被简化为词表空间 T 的 “Token ID -> 个数” 的词频映射，，，，，，，，完全移除了可学习的模子参数。。。。。。

同样通过端到端比照学习，，，，，，，，通过 Doc 侧的 LLM，，，，，，，，学习类 SPLADE 要领的 TF-based （Term Frequency-based）希罕向量。。。。。。

图. LightRetriever 的希罕检索设计越发极致，，，，，，，，Query 侧仅依赖词袋化的统计要领建模词频特征，，，，，，，，来实现无 LLM 高效化线上推理。。。。。。

极端轻量化的盘问，，，，，，，，并没有带来灾难性的性能价钱

直觉上，，，，，，，，移除 Query 侧的深度上下文建�；；；；；；；；嵯灾鸷焖餍Ч�。。。。。。然而，，，，，，，，大规模实验效果给出了一个出乎意料的结论：

在 BeIR（英文）与 CMTEB-Retrieval（中文）等多使命文本检索基准上，，，，，，，，相对完整的对称式 LLM Embedding，，，，，，，，LightRetriever 的 nDCG@10 排序指标只下降1–5 pp，，，，，，，，平均性能坚持率约为95%。。。。。。更主要的是，，，，，，，，该要领的性能水平大幅凌驾古板希罕要领（BM25、SPLADE）以及多种轻量化或蒸馏检索模子，，，，，，，，并迫近了类似开源训练语料的设置下，，，，，，，，LLM2Vec、E5-Mistral 等经典的 LLM Embedding 要领。。。。。。

这批注：在绝大大都相关性导向的检索使命中，，，，，，，，Query 侧并不需要完整的深度 Token 交互，，，，，，，，也能够匹配 Doc 侧所学习到的语义结构。。。。。。

表. BeIR / CMTEB-Retrieval 主实验效果，，，，，，，，包括经典 Embedding Model Baseline、对称式 Full LLM Retriever 与 LightRetriever 的检索效果。。。。。。

文章比照了 LightRetriever 在差别使命中的细粒度性能体现。。。。。。以 BeIR 为例，，，，，，，，LightRetriever 在大大都通例的相关性检索使命中性能体现十分优异，，，，，，，，是全对称式结构的 93% 以上；；；；；；；；在 Domain-specific QA、Entity Retrieval、Citation Prediction 等更具挑战性的 OOD 使命中，，，，，，，，性能维持在全对称式结构的 87%～89%。。。。。。虽然相对性能略有下降，，，，，，，，这些使命性能的绝对数值仍然具备较强的竞争力。。。。。。

表。。。。。。在 BeIR 的差别使命中，，，，，，，，LightRetriever 的性能体现及相对转变（Retention）。。。。。。

盘问效劳速率大幅提升

LightRetriever 的 Query 轻量化设计，，，，，，，，为盘问推理效率带来了数目级的提升

在 MSMARCO 检索场景下对 64k 盘问举行检索，，，，，，，，完整的 Llama-8B 盘问编码需要凌驾100 秒；；；；；；；；而 LightRetriever 的盘问编码时间仅为0.04 秒，，，，，，，，对应凌驾 1000×的编码加速。。。。。。即便思量 Faiss 与 Lucene 的检索时间，，，，，，，，端到端吞吐仍然获得了10× 以上的 QPS 提升。。。。。。文章还实验了一个经典的 Transformers Layer 裁剪 Baseline：在 Query 侧只用 Llama-8b 的第一层 Transformers Layer 用于训练和推理。。。。。。然而，，，，，，，，这个设置的检索性能和 QPS 均不如 LightRetriever，，，，，，，，由于训练时 Query 侧没有完整的 LLM 建模。。。。。。这证实晰文章中 “训练全量 + 推理轻量” 的设计的合理性。。。。。。

表。。。。。。盘问编码时间 / 端到端 QPS 比照

为什么这种 “训练全量 + 推理轻量” 是须要的，，，，，，，，而不是无意有用？？？？？？？

在 LightRetriever 的浓密检索中，，，，，，，，Query 侧在训练时使用全量（Full）建模、推理时转化为 Embedding Layer（Emb）高效化推理。。。。。。为了验证这种设计的合理性，，，，，，，，文章举行了以下两组消融实验：

A1) Doc 侧在推理时也使用 Embedding Layer。。。。。。

A2) Query 侧在训练时直接用 Embedding Layer。。。。。。

两者均会引起性能的大幅下降。。。。。。这说明：在大模子文本检索中，，，，，，，，移除深度建模并非无意设计。。。。。。

消融实验一（A1）证实晰：Doc 侧始终需要完整建模，，，，，，，，而 Query 侧可通过词袋化要领做到近似建模。。。。。。

消融实验二（A1）证实晰：LightRetriever 的要害不在于 “镌汰建模”，，，，，，，，而在于将建模负载卸载至差别阶段—— 在训练阶段与 Doc 侧充分建模，，，，，，，，在推理阶段最大化复用可缓存的 Query 词向量，，，，，，，，即 “训练全量 + 推理轻量”。。。。。。

从这一角度看，，，，，，，，LightRetriever 并不是一次针对模子结构的微调，，，，，，，，而是对 LLM 双塔模子盘算范式的重新审阅。。。。。。

表。。。。。。对称性消融实验。。。。。。A1) Doc 侧推理时也举行了词袋轻量化；；；；；；；；A2) Query 侧训练时直接使用了 Embedding 词袋。。。。。。两者效果均显著下降。。。。。。

结语：当 Query 侧安排不再是肩负，，，，，，，，LLM 检索才真正具备可扩展性

LightRetriever 批注，，，，，，，，高质量的 LLM Embedding Model 并纷歧定意味着高昂的在线推理本钱。。。。。。通过明确区分 Query 与 Doc 在检索流程中的角色，，，，，，，，并有意识地突破对称建模这一恒久默认的设计假设，，，，，，，，检索系统可以在维持效果的条件下，，，，，，，，获得数目级的效率提升。。。。。。

关于面向真实应用场景的检索系统、RAG 框架与在线搜索效劳而言，，，，，，，，这种盘问轻量化的建模思绪，，，，，，，，或许比纯粹追求更大的模子规模更具应用价值。。。。。。

作者简介

文章第一作者为中国科学院信息加拿大pc展望2.8展望网100%工程研究所博士研究生马广远，，，，，，，，研究偏向为大模子信息检索，，，，，，，，导师是虎嵩林研究员。。。。。。本文在微软亚研院前副院长、现澜舟科技 CEO 周明博士和虎嵩林研究员的配合指导下完成。。。。。。

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