論文の概要: Multi-Conditional Ranking with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00211v3
• Date: Thu, 17 Oct 2024 18:37:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:23:11.332059
• Title: Multi-Conditional Ranking with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた多言語ランク付け
• Authors: Pouya Pezeshkpour, Estevam Hruschka,
• Abstract要約: 大規模言語モデルを用いて項目をランク付けすることは、レコメンデーションと検索システムにおいて一般的なアプローチとなっている。 しかし、現実のシナリオは、比較的小さな項目のセットをランク付けするなど、異なる課題を呈することが多い。 本稿では, 条件を抽出し, ソートし, 項目を反復的にランク付けする, 分割推論手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.390998479503661
• License:
• Abstract: Utilizing large language models (LLMs) to rank a set of items has become a common approach in recommendation and retrieval systems. Typically, these systems focus on ordering a substantial number of documents in a monotonic order based on a given query. However, real-world scenarios often present a different challenge: ranking a comparatively smaller set of items, but according to a variety of diverse and occasionally conflicting conditions. In this paper, we define and explore the task of multi-conditional ranking by introducing MCRank, a benchmark tailored for assessing multi-conditional ranking across various item types and conditions. Our analysis of LLMs using MCRank indicates a significant decrease in performance as the number and complexity of items and conditions grow. To overcome this limitation, we propose a novel decomposed reasoning method, consisting of EXtracting and Sorting the conditions, and then Iteratively Ranking the items (EXSIR). Our extensive experiments show that this decomposed reasoning method enhances LLMs' performance significantly, achieving up to a 14.4% improvement over existing LLMs. We also provide a detailed analysis of LLMs performance across various condition categories, and examine the effectiveness of decomposition step. Furthermore, we compare our method with existing approaches such as Chain-of-Thought and existing ranking models, demonstrating the superiority of our approach and complexity of MCR task. We released our dataset and code.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)を用いて項目をランク付けする手法は,レコメンデーションや検索システムにおいて一般的なアプローチとなっている。 通常、これらのシステムは、与えられたクエリに基づいて、大量のドキュメントを単調な順序で順序付けすることに焦点を当てる。 しかし、現実のシナリオは、比較的小さな項目のセットをランク付けするなど、異なる課題を呈することが多い。 本稿では,MCRank(MCRank)を導入したマルチ条件ランキングの課題を定義し,その課題について検討する。 MCRankを用いたLCMの解析は,項目数や条件が増加するにつれて性能が著しく低下することを示している。 この制限を克服するために,条件を抽出し,修正し,次に項目を反復的にランク付けする,分割された推論手法を提案する。 この分解的推論法により, LLMの性能が向上し, 既存の LLM よりも14.4% 向上した。 また, LLMの性能を様々な条件カテゴリーで詳細に解析し, 分解工程の有効性について検討する。 さらに,本手法をChain-of-Thoughtや既存のランキングモデルなどの既存手法と比較し,MCRタスクの優位性と複雑性を示す。 データセットとコードをリリースしました。

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