論文の概要: InstUPR : Instruction-based Unsupervised Passage Reranking with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16435v1
• Date: Mon, 25 Mar 2024 05:31:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-26 15:57:31.748412
• Title: InstUPR : Instruction-based Unsupervised Passage Reranking with Large Language Models
• Title（参考訳）: InstUPR : 大規模言語モデルを用いた指導に基づく教師なしパス
• Authors: Chao-Wei Huang, Yun-Nung Chen,
• Abstract要約: InstUPRは、大規模言語モデル(LLM)に基づく教師なしパスのランク付け手法である。 ソフトスコアアグリゲーション手法を導入し、教師なしパスの再ランクにペアワイズ・リランクを採用する。 BEIRベンチマークの実験では、InstUPRは教師なしベースラインと命令調整されたリランカよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.067998820937284
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This paper introduces InstUPR, an unsupervised passage reranking method based on large language models (LLMs). Different from existing approaches that rely on extensive training with query-document pairs or retrieval-specific instructions, our method leverages the instruction-following capabilities of instruction-tuned LLMs for passage reranking without any additional fine-tuning. To achieve this, we introduce a soft score aggregation technique and employ pairwise reranking for unsupervised passage reranking. Experiments on the BEIR benchmark demonstrate that InstUPR outperforms unsupervised baselines as well as an instruction-tuned reranker, highlighting its effectiveness and superiority. Source code to reproduce all experiments is open-sourced at https://github.com/MiuLab/InstUPR
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル (LLM) に基づく教師なしパスリグレード手法であるInstUPRを紹介する。 クエリドキュメントペアや検索固有の命令を用いた広範囲なトレーニングを頼りにしている既存のアプローチとは違い,命令調整型LLMの命令追従機能を活用して,追加の微調整を行わない。 これを実現するために,ソフトスコアアグリゲーション手法を導入し,教師なしパスリグレードにペアワイズ・リグレードを採用する。 BEIRベンチマークの実験では、InstUPRは教師なしベースラインと命令調整されたリランカよりも優れており、その効果と優位性を強調している。 すべての実験を再現するソースコードはhttps://github.com/MiuLab/InstUPRで公開されている。

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