論文の概要: Generating Diverse Criteria On-the-Fly to Improve Point-wise LLM Rankers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11960v2
• Date: Sat, 8 Jun 2024 14:09:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 00:24:28.956480
• Title: Generating Diverse Criteria On-the-Fly to Improve Point-wise LLM Rankers
• Title（参考訳）: 点数LLMランキングの改善のための逆基準のオンザフライ生成
• Authors: Fang Guo, Wenyu Li, Honglei Zhuang, Yun Luo, Yafu Li, Qi Zhu, Le Yan, Yue Zhang,
• Abstract要約: そこで本稿では,様々な視点から評価基準に基づいてランキングスコアを生成するランキング作成手法を提案する。 BEIRベンチマークから8つのデータセットを調査した本研究では,この多視点基準アンサンブルアプローチを取り入れたことにより,ポイントワイドLLMローカの性能が著しく向上したことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.601774338873057
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The most recent pointwise Large Language Model (LLM) rankers have achieved remarkable ranking results. However, these rankers are hindered by two major drawbacks: (1) they fail to follow a standardized comparison guidance during the ranking process, and (2) they struggle with comprehensive considerations when dealing with complicated passages. To address these shortcomings, we propose to build a ranker that generates ranking scores based on a set of criteria from various perspectives. These criteria are intended to direct each perspective in providing a distinct yet synergistic evaluation. Our research, which examines eight datasets from the BEIR benchmark demonstrates that incorporating this multi-perspective criteria ensemble approach markedly enhanced the performance of pointwise LLM rankers.
• Abstract（参考訳）: 最新のポイントワイド大規模言語モデル(LLM)ランキングは、目覚ましいランキング結果を得た。 しかし,2つの大きな欠点は,(1)標準化された比較指導に従わないこと,(2)複雑な通路を扱う場合の包括的考察に苦慮すること,である。 これらの欠点に対処するために,様々な視点から基準のセットに基づいてランキングスコアを生成するランクラを構築することを提案する。 これらの基準は、異なるが相乗的評価を提供するために、それぞれの視点を指示することを目的としている。 BEIRベンチマークから8つのデータセットを解析した結果,この多視点基準アンサンブル手法を取り入れることで,点方向LLMロータの性能が著しく向上したことが示された。

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