نقدم نهج تدريب فعال لاسترجاع النص مع تمثيلات كثيفة تنطبق على تقطير المعرفة باستخدام نموذج تصنيف Colbert المتأخر للتفاعل.على وجه التحديد، نقترح نقل المعرفة من مدرس ثنائي التشفير إلى طالب عن طريق تقطير المعرفة من مشغل كولبير في Maxsim المعبير في منتج نقطة بسيطة.ميزة المعلم ثنائي التشفير - إعداد الطالب هو أنه يمكننا إضافة سلبيات داخل الدفعة الكفاءة أثناء تقطير المعرفة، مما يتيح التفاعلات الأكثر ثراء بين نماذج المعلم والطلاب.بالإضافة إلى ذلك، باستخدام Colbert حيث يقلل المعلم من تكلفة التدريب مقارنة بتشييح عرض كامل.تجارب على ممر MS MARCO ومهام وصف الوثيقة وبياناتها من مسار التعلم العميق TREC 2019 أن نهجنا يساعد النماذج على تعلم تمثيلات قوية لاسترجاع كثيف بفعالية وكفاءة.