Score-Only Distillation for Compact Dense Retrieval
纯分数蒸馏：紧凑密集检索模型的压缩训练方法
🧭 知识蒸馏 · 密集检索压缩
Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence
仅用教师模型输出的分数向量蒸馏学生模型，无需教师隐藏状态，实现 4.7× 查询编码加速
📌 工作参考价值（4 点）
- 黑盒蒸馏：只需要教师模型的分数输出，无需访问隐藏状态或嵌入，可直接蒸馏第三方大模型或 API 模型，适用于无法获取内部表示的闭源检索模型。
- 内存高效 PairMSE 损失：采用行中心分数向量目标替代显式 pairwise 边际计算，将内存复杂度从 O(k²) 降到 O(k)，适合大规模候选行训练，可直接用于电商搜索精排或双塔召回的蒸馏。
- 数据管线设计：论文给出了基于正样本和负样本候选行的数据生成流程，并单独评估了 student-teacher hard-negative mining，离线挖掘难负样本的策略可迁移至商品搜索的负样本构造。
- 在匹配协议下压缩有效：实验表明蒸馏在相同的检索协议（如推理阶段使用相同的候选生成方式）下可恢复 50% 的教师提升，但跨场景迁移不稳，提示部署时需保持检索协议一致性，避免直接泛化到不同检索配置。