如果您的交叉编码器比您的双编码器模型具有更高的准确性，但在生产环境中速度太慢，您有三个实际的选择来解决这个问题：优化交叉编码器、采用混合方法将其与双编码器结合，或改进双编码器以弥补准确性差距。每种方法在速度和准确性之间有不同的权衡，最佳选择取决于您的具体限制。
首先，考虑优化交叉编码器本身。交叉编码器联合处理输入对，计算成本较高。您可以使用模型蒸馏（model distillation）来训练一个更小、更快的交叉编码器版本，以减少延迟。例如，一个经过蒸馏的 BERT 模型可以保留 90% 的准确率，同时运行速度提高 2-3 倍。量化（将数值精度从 32 位降低到 16 位或 8 位）和硬件优化（使用 ONNX Runtime 或 TensorRT）可以进一步加快推理速度。此外，在 GPU 上一次性批量处理多个输入可以提高吞吐量。这些优化并不能完全消除速度差距，但能使交叉编码器更适用于近实时用例。
混合方法结合了双编码器的速度和交叉编码器的准确性。使用双编码器快速检索候选集（例如，前 100 个结果），然后仅对这些候选集应用交叉编码器进行重新排序。例如，在搜索系统中，双编码器高效地过滤文档，而交叉编码器则优化最终排名。这使得交叉编码器的工作量从处理数百万对减少到数百对，显著降低了延迟。您还可以缓存常见查询或预先计算常用输入的交叉编码器分数。当双编码器的候选召回率足够高，包含大多数相关项目时，此策略效果很好，让交叉编码器专注于精度。
最后，改进双编码器以缩小准确性差距。双编码器本质上更快，因为它们独立编码输入，但其性能很大程度上取决于训练数据和架构。可以使用对比学习（contrastive learning）结合难负例（hard negatives）（例如，使用模型最初出错的困难样本进行训练）或从交叉编码器进行知识蒸馏（knowledge distillation）等技术。例如，通过均方误差损失（mean squared error loss）训练双编码器模仿交叉编码器的成对分数。您还可以尝试更好的池化策略（pooling strategies）（例如，CLS token vs. mean pooling）或在编码后添加轻量级交叉注意力层（cross-attention layers）。如果优化得当，双编码器的准确性可以接近交叉编码器，同时保持适用于实时应用程序（如聊天机器人或大规模搜索）的推理速度。