SPLADE-v3: New baselines for SPLADE

本文是针对 SPLADE 库最新版本的发布的一个补充。我们描述了训练结构的变化，并呈现了我们的最新系列模型 SPLADE-v3。我们将这个新版本与 BM25、SPLADE++以及重新排序器进行了比较，并通过对超过 40 个查询集的元分析展示了其有效性。SPLADE-v3 进一步推动了 SPLADE 模型的极限：与 BM25 和 SPLADE++ 相比，它在统计上显著更有效，同时与交叉编码器重新排序器相比表现良好。具体而言，在 MS MARCO 开发集上，它获得了超过 40 的 MRR@10，并在 BEIR 基准测试中将域外结果提高了 2%。

本文旨在介绍SPLADE-v3模型，解决信息检索中的排序问题。该模型与BM25、SPLADE++和重新排序器进行比较，并通过40多个查询集的元分析展示其有效性。

SPLADE-v3模型通过改进训练结构，进一步提高了SPLADE模型的效果，相比BM25和SPLADE++具有显著的统计学优势。

SPLADE-v3模型在MS MARCO开发集上获得超过40的MRR@10，并将BEIR基准测试的域外结果提高了2%。实验使用了多个查询集，展示了模型的有效性。

在信息检索领域，最近的相关研究包括BERT、XLNet、RoBERTa等预训练模型的应用。