論文の概要: An Investigation of Prompt Variations for Zero-shot LLM-based Rankers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14117v3
• Date: Fri, 24 Jan 2025 15:50:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-27 14:55:01.581677
• Title: An Investigation of Prompt Variations for Zero-shot LLM-based Rankers
• Title（参考訳）: ゼロショットLLMランサーのプロンプト変動の検討
• Authors: Shuoqi Sun, Shengyao Zhuang, Shuai Wang, Guido Zuccon,
• Abstract要約: ゼロショット大言語モデル (LLMs) に基づくランク付けの有効性について, 特定のコンポーネントや単語がプロンプトに与える影響を体系的に理解する。 現在、性能の違いが根底にあるランキングアルゴリズムによるものなのか、あるいはプロンプトで使われる単語の選択がより良くなるなど、急激な要因によるものなのかは定かではない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.435970994243615
• License:
• Abstract: We provide a systematic understanding of the impact of specific components and wordings used in prompts on the effectiveness of rankers based on zero-shot Large Language Models (LLMs). Several zero-shot ranking methods based on LLMs have recently been proposed. Among many aspects, methods differ across (1) the ranking algorithm they implement, e.g., pointwise vs. listwise, (2) the backbone LLMs used, e.g., GPT3.5 vs. FLAN-T5, (3) the components and wording used in prompts, e.g., the use or not of role-definition (role-playing) and the actual words used to express this. It is currently unclear whether performance differences are due to the underlying ranking algorithm, or because of spurious factors such as better choice of words used in prompts. This confusion risks to undermine future research. Through our large-scale experimentation and analysis, we find that ranking algorithms do contribute to differences between methods for zero-shot LLM ranking. However, so do the LLM backbones -- but even more importantly, the choice of prompt components and wordings affect the ranking. In fact, in our experiments, we find that, at times, these latter elements have more impact on the ranker's effectiveness than the actual ranking algorithms, and that differences among ranking methods become more blurred when prompt variations are considered.
• Abstract（参考訳）: ゼロショット大言語モデル (LLMs) に基づくランク付け手法の有効性について, 特定のコンポーネントや単語の影響を系統的に把握する。 LLMに基づくいくつかのゼロショットランキング法が最近提案されている。 多くの点において、(1) が実装したランキングアルゴリズム、(2) ポイントワイズ対リストワイズ、(2) GPT3.5 vs. FLAN-T5 のバックボーン LLM 、(3) プロンプトで使用されるコンポーネントと単語、例えばロール定義(ロールプレイング)の使用の有無、およびこれを表現するために使用される実際の単語などが異なる。 現在、性能の違いが根底にあるランキングアルゴリズムによるものなのか、あるいはプロンプトで使われる単語の選択がより良くなるなど、急激な要因によるものなのかは定かではない。 この混乱は将来の研究を損なう恐れがある。 大規模な実験と分析により,ゼロショットLLMランキングの方法の違いにランキングアルゴリズムが寄与することが判明した。 しかし、LLMのバックボーンもそうである -- しかし、さらに重要なのは、コンポーネントとワードのプロンプトの選択がランキングに影響を与えることです。 実際、我々の実験では、後者の要素が実際のランク付けアルゴリズムよりもランク付けの有効性に影響を与えており、即時変動を考慮した場合、ランク付け方法の違いがより曖昧になることが判明した。

関連論文リスト

• Ranking Unraveled: Recipes for LLM Rankings in Head-to-Head AI Combat [7.8905223445925055]
  大規模言語モデル(LLM)に対する人間の嗜好を評価する新しい方法として、ペアワイズランキングが登場した。 LLMの前後比較におけるランキングシステムの有効性について検討する。 我々の分析は、ランキングの精度と効率に影響を与える要因について重要な洞察を見出している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-19T20:16:26Z)
• LLM-RankFusion: Mitigating Intrinsic Inconsistency in LLM-based Ranking [17.96316956366718]
  大規模言語モデル(LLM)によるランク付けは、現代の情報検索(IR)システムにおいて有望な性能を達成することができる。 ソートに基づく手法では、パスを正しくソートするには一貫した比較が必要であり、LCMがしばしば違反することを示す。 LLMベースのランキングフレームワークであるLLM-RankFusionを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-31T23:29:42Z)
• Rephrase and Respond: Let Large Language Models Ask Better Questions for Themselves [57.974103113675795]
  本稿では,Rephrase and Respond'(RaR)という手法を提案する。 RaRは、パフォーマンスを改善するためのシンプルだが効果的なプロンプト方法として機能する。 また,RaRは理論的にも経験的にも,一般的なChain-of-Thought(CoT)法と相補的であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-07T18:43:34Z)
• Instruction Distillation Makes Large Language Models Efficient Zero-shot Rankers [56.12593882838412]
  本稿では,文書のランク付けのための新しい命令蒸留手法を提案する。 まず、複雑な命令で効果的なペアワイズ手法を用いて文書をランク付けし、簡単な指示で教師の予測をポイントワイズ方式で抽出する。 提案手法は,MonoT5のような既存の教師付きメソッドの性能を超越し,最先端のゼロショット手法と同等である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-02T19:16:21Z)
• A Setwise Approach for Effective and Highly Efficient Zero-shot Ranking with Large Language Models [35.17291316942284]
  本稿では,Large Language Models (LLMs) に基づくゼロショット文書ランキング手法を提案する。 我々のアプローチは、LLMベースのゼロショットランキング(ポイントワイズ、ペアワイズ、リストワイズ)の既存のプロンプトアプローチを補完する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-14T05:20:02Z)
• Replace Scoring with Arrangement: A Contextual Set-to-Arrangement Framework for Learning-to-Rank [40.81502990315285]
  ラーニング・トゥ・ランク(Learning-to-rank)は、トップNレコメンデーションタスクの中核的なテクニックであり、理想的なランク付けはアイテムからアレンジへのマッピングである。 既存のソリューションのほとんどは確率的ランキング原理(PRP)のパラダイムに該当する。すなわち、まず候補セットで各項目をスコアし、次にソート操作を行い、トップランキングリストを生成する。 本稿では,個別のスコアリングやソートを必要とせずに,候補項目の順列を直接生成する新しいフレームワークであるSet-To-Arrangement Ranking (STARank)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-05T12:22:26Z)
• Large Language Models are Effective Text Rankers with Pairwise Ranking Prompting [65.00288634420812]
  Pairwise Ranking Prompting (PRP)は、大規模言語モデル(LLM)の負担を大幅に軽減する手法である。 本研究は,中等級のオープンソースLCMを用いた標準ベンチマークにおいて,最先端のランク付け性能を達成した文献としては初めてである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-30T11:32:25Z)
• RankCSE: Unsupervised Sentence Representations Learning via Learning to Rank [54.854714257687334]
  本稿では,教師なし文表現学習のための新しい手法であるRangCSEを提案する。 コントラスト学習を伴うランキング一貫性とランキング蒸留を統一された枠組みに組み込む。 セマンティックテキスト類似性(STS)と転送タスク(TR)の両方について、広範な実験が実施されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-26T08:27:07Z)
• Learning List-Level Domain-Invariant Representations for Ranking [59.3544317373004]
  リストレベルのアライメント -- より高いレベルのリストでドメイン不変表現を学習する。 利点は2つある: これは、ランク付けに縛られる最初のドメイン適応の一般化をもたらし、その結果、提案法に対する理論的支援を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-21T04:49:55Z)
• Which Tricks Are Important for Learning to Rank? [32.38701971636441]
  勾配型決定木(GBDT)に基づく最先端の学習 to ランク法 本稿では,複数のGBDTに基づくランキングアルゴリズムを統一的に解析する。 その結果、学習からランクまでの手法の洞察を得て、新しい最先端のアルゴリズムを得ることができた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-04T13:59:04Z)
• Online Learning of Optimally Diverse Rankings [63.62764375279861]
  ユーザのフィードバックのみに基づいて最適なリストを効率よく学習するアルゴリズムを提案する。 我々は、$T$クエリの後に、LDRの後悔は$O((N-L)log(T))$としてスケールする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-13T12:13:20Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。