論文の概要: Rescue: Ranking LLM Responses with Partial Ordering to Improve Response Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09136v2
• Date: Sat, 17 Feb 2024 01:37:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 04:43:27.910761
• Title: Rescue: Ranking LLM Responses with Partial Ordering to Improve Response Generation
• Title（参考訳）: rescue: 応答生成を改善する部分順序付きllm応答のランク付け
• Authors: Yikun Wang and Rui Zheng and Haoming Li and Qi Zhang and Tao Gui and Fei Liu
• Abstract要約: 本稿では,ランキング指標を用いたLCMの最適化手法を提案する。 従来の完全順序付けではなく、部分順序付けを提唱する。 ベンチマークデータセットを用いて,システムの改善された応答生成能力を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.620633200577114
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Customizing LLMs for a specific task involves distinguishing effective responses from erroneous ones. This skill can be developed using supervised fine-tuning with extensive human preference data. However, obtaining expert-annotated preference data is expensive for most tasks. In this paper, we present a novel method to optimize LLMs using ranking metrics. This method trains the model to prioritize the best responses from a pool of candidates created for a particular task. Rather than a traditional full ordering, we advocate for a partial ordering, as achieving consensus on the perfect order of candidate responses can be challenging. Our partial ordering is more robust, less sensitive to noise, and can be achieved with limited human annotations or through heuristic methods. We test our system's improved response generation ability using benchmark datasets, including the latest multi-document question answering task. We conduct ablation studies to understand crucial factors, such as how to gather candidate responses for specific tasks, determine their most suitable order, and balance supervised fine-tuning with ranking metrics. Our approach, named \textsc{Rescue}, suggests a promising avenue for enhancing LLMs' contextual understanding via response ranking.
• Abstract（参考訳）: 特定のタスクに対するllmのカスタマイズには、効果的な応答と誤った応答を区別することが含まれる。 この技術は、人選好データを用いた教師付き微調整を用いて開発することができる。 しかし、専門家による好みデータを取得することは、ほとんどのタスクにとって高価である。 本稿では,ランキング指標を用いたLCMの最適化手法を提案する。 この方法は、特定のタスクのために作成された候補のプールから最高の応答を優先するようにモデルを訓練する。 従来の完全な順序ではなく、候補応答の完全な順序に関するコンセンサスを達成することは困難であるとして、部分的な順序付けを提唱する。 部分順序付けはより堅牢で、ノイズに対する感度が低く、制限された人間のアノテーションやヒューリスティックな手法で実現できます。 我々は,最新のマルチドキュメント質問応答タスクを含むベンチマークデータセットを用いて,システムの改善された応答生成能力をテストする。 我々は,特定の課題に対する候補応答の収集方法,最も適切な順序の決定方法,教師付き微調整とランキング指標のバランスなど,重要な要素を理解するためにアブレーション研究を行う。 提案手法は, LLMの文脈的理解を, 応答ランキングによって向上させるための, 有望な道筋を示唆するものである。

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