論文の概要: Rank-DistiLLM: Closing the Effectiveness Gap Between Cross-Encoders and LLMs for Passage Re-Ranking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07920v3
• Date: Sat, 22 Mar 2025 09:53:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:28:18.267030
• Title: Rank-DistiLLM: Closing the Effectiveness Gap Between Cross-Encoders and LLMs for Passage Re-Ranking
• Title（参考訳）: Rank-DistiLLM:パス再帰のためのクロスエンコーダとLLM間の効率ギャップを閉鎖する
• Authors: Ferdinand Schlatt, Maik Fröbe, Harrisen Scells, Shengyao Zhuang, Bevan Koopman, Guido Zuccon, Benno Stein, Martin Potthast, Matthias Hagen,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) から蒸留したクロスエンコーダは、手動でラベル付けされたデータに微調整されたクロスエンコーダよりも効果的であることが多い。 このギャップを埋めるために、新しいデータセットである Rank-DistiLLM を作成します。 Rank-DistiLLMでトレーニングされたクロスエンコーダは、最大173倍高速で24倍のメモリ効率を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.35822270532948
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• Abstract: Cross-encoders distilled from large language models (LLMs) are often more effective re-rankers than cross-encoders fine-tuned on manually labeled data. However, distilled models do not match the effectiveness of their teacher LLMs. We hypothesize that this effectiveness gap is due to the fact that previous work has not applied the best-suited methods for fine-tuning cross-encoders on manually labeled data (e.g., hard-negative sampling, deep sampling, and listwise loss functions). To close this gap, we create a new dataset, Rank-DistiLLM. Cross-encoders trained on Rank-DistiLLM achieve the effectiveness of LLMs while being up to 173 times faster and 24 times more memory efficient. Our code and data is available at https://github.com/webis-de/ECIR-25.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) から蒸留したクロスエンコーダは、手動でラベル付けされたデータに微調整されたクロスエンコーダよりも効果的であることが多い。 しかし, 蒸留モデルとLLMの有効性は一致しない。 この効果ギャップは、手動でラベル付けされたデータ(例えば、ハード負サンプリング、ディープサンプリング、リストワイズロス関数)にクロスエンコーダを微調整する最善の方法を適用していないことによると仮定する。 このギャップを埋めるために、新しいデータセットである Rank-DistiLLM を作成します。 Rank-DistiLLMでトレーニングされたクロスエンコーダは、最大173倍高速で24倍のメモリ効率を実現している。 私たちのコードとデータはhttps://github.com/webis-de/ECIR-25.comで公開されています。

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