RexRerankers: Rankers SOTA para el descubrimiento de productos y asistentes de IA

Rahul Bajaj y colaboradores presentan RexRerankers, una familia de rerankers de estado del arte optimizados para la relevancia en búsquedas de productos e-commerce y asistentes de IA. Open-sourcean Amazebay, un conjunto de datos con metadatos de 37 millones de productos y 6 millones de pares consulta-producto con puntuaciones de relevancia, junto con ERESS para evaluación holística. Introducen una receta de entrenamiento con pérdida Distributional-Pointwise que trata el ruido de anotación como señal, mejorando robustez y calibración. Los modelos, como RexReranker-0.6B, superan a competidores más grandes en métricas nDCG en benchmarks como ERESS, destacando eficiencia y rendimiento en escenarios reales de compra.