blog.ruahverce Vol · 2026 · Issue 012 — A field log of LLMs, RAG, and ML systems

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№001 advanced-rag-architectures · 08

Reranker·Generator 학습: RankT5·RA-DIT (8/10)

실제 retrieval candidate로 monoT5·RankT5 reranker를 학습하고, noisy·contradictory·no-answer context에서 근거 있는 답을 생성하도록 RA-DIT식 dual tuning을 설계합니다.

#RAG #Reranking #RankT5 #RADIT
Dense retriever 후보를 RankT5 reranker가 정렬하고 source가 연결된 context로 generator를 학습하며 LM feedback으로 retriever까지 조정하는 dual tuning 흐름