論文の概要: DemoRank: Selecting Effective Demonstrations for Large Language Models in Ranking Task

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16332v1
• Date: Mon, 24 Jun 2024 06:10:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-25 16:03:25.280417
• Title: DemoRank: Selecting Effective Demonstrations for Large Language Models in Ranking Task
• Title（参考訳）: DemoRank: ランク付けタスクにおける大規模言語モデルの効果的なデモを選択する
• Authors: Wenhan Liu, Yutao Zhu, Zhicheng Dou,
• Abstract要約: デモ選択をtextitretrieve-then-rerankプロセスとして定式化し、DemoRankフレームワークを導入する。 本フレームワークでは、まずLLMフィードバックを用いてデモレトリバーをトレーニングし、新しい依存性を考慮したトレーニングサンプルを構築し、デモリランカをトレーニングし、数発のICLを改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.780407347867943
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, there has been increasing interest in applying large language models (LLMs) as zero-shot passage rankers. However, few studies have explored how to select appropriate in-context demonstrations for the passage ranking task, which is the focus of this paper. Previous studies mainly apply a demonstration retriever to retrieve demonstrations and use top-$k$ demonstrations for in-context learning (ICL). Although effective, this approach overlooks the dependencies between demonstrations, leading to inferior performance of few-shot ICL in the passage ranking task. In this paper, we formulate the demonstration selection as a \textit{retrieve-then-rerank} process and introduce the DemoRank framework. In this framework, we first use LLM feedback to train a demonstration retriever and construct a novel dependency-aware training samples to train a demonstration reranker to improve few-shot ICL. The construction of such training samples not only considers demonstration dependencies but also performs in an efficient way. Extensive experiments demonstrate DemoRank's effectiveness in in-domain scenarios and strong generalization to out-of-domain scenarios. Our codes are available at~\url{https://github.com/8421BCD/DemoRank}.
• Abstract（参考訳）: 近年,大型言語モデル (LLM) をゼロショットパスローダとして採用することへの関心が高まっている。 しかし、この論文の焦点である通過ランキングタスクに対して、適切な文脈内デモンストレーションを選択する方法を検討する研究はほとんどない。 従来の研究では、主にデモレトリバーを使用してデモを検索し、インコンテキストラーニング(ICL)に100ドル以上のデモを使用する。 効果的ではあるが、このアプローチはデモ間の依存関係を見落とし、通過ランキングタスクにおける数発のICLのパフォーマンスが劣る。 本稿では、デモ選択を「textit{retrieve-then-rerank}」プロセスとして定式化し、DemoRankフレームワークを導入する。 本フレームワークでは、まずLLMフィードバックを用いてデモレトリバーをトレーニングし、新しい依存性を考慮したトレーニングサンプルを構築し、デモリランカをトレーニングし、数発のICLを改善する。 このようなトレーニングサンプルの構築は、デモの依存関係だけでなく、効率的な方法も考慮している。 大規模な実験では、ドメイン内シナリオにおけるDemoRankの有効性とドメイン外シナリオへの強力な一般化が実証されている。 私たちのコードは~\url{https://github.com/8421BCD/DemoRank}で利用可能です。

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