Yale, 추론 중심 검색 벤치마크 BRIGHT-Pro — RTriever-4B로 에이전트 검색 개선

Yale 팀이 추론 중심 검색을 위한 벤치마크 BRIGHT-Pro와 합성 학습 데이터 RTriever-Synth를 공개했습니다. 기존 BRIGHT가 단일 gold passage만 제공한 반면, BRIGHT-Pro는 다중 측면 gold evidence를 주석하고 정적·에이전틱 검색 프로토콜을 모두 평가합니다. RTriever-Synth는 측면 분해 합성 데이터로, Qwen3-Embedding-4B를 LoRA fine-tuning해 RTriever-4B를 만들었고, 기존 대비 모든 설정에서 성능이 개선되었습니다. 다만 합성 데이터의 실제 분포와의 괴리, 4B 모델 기준이라는 점은 한계입니다.

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