Команда исследователей опубликовала на arXiv описание GEO Citation Ranker 4B — компактной модели, обученной предсказывать, какие страницы будут цитировать ИИ-ответчики. Они проверили модели-оценщики на запросах из GEO-Bench, на которые отвечали десять сервисов. Каждому из них предоставили один и тот же набор источников-кандидатов.
По данным исследователей, результаты модели 4B на 229 запросах статистически не отличались от результатов более крупных моделей 27B и размещённой в облаке модели Jev. Исследователи также выложили модель, бенчмарк, предсказания и код.
Почему это важно
Команды, изучающие способы добиться цитирования страниц в ответах ИИ-сервисов, могут опробовать опубликованные модель и бенчмарк. Однако приведённые результаты не показывают, насколько хорошо модель предсказывает цитирования за пределами этих условий тестирования.
