論文の概要: JudgeRank: Leveraging Large Language Models for Reasoning-Intensive Reranking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00142v1
• Date: Thu, 31 Oct 2024 18:43:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:50:31.715776
• Title: JudgeRank: Leveraging Large Language Models for Reasoning-Intensive Reranking
• Title（参考訳）: judgeRank: 推論集約リグレードのための大規模言語モデルを活用する
• Authors: Tong Niu, Shafiq Joty, Ye Liu, Caiming Xiong, Yingbo Zhou, Semih Yavuz,
• Abstract要約: 本稿では,文書関連性を評価する際に,人間の認知過程をエミュレートする新しいエージェント・リランカであるJiceRankを紹介する。 我々は,推論集約型BRIGHTベンチマークを用いて判定Rankを評価し,第1段階の検索手法よりも性能が大幅に向上したことを示す。 さらに、JiceRankは、人気の高いBEIRベンチマークの細調整された最先端リランカと同等に動作し、ゼロショットの一般化能力を検証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.88787401178378
• License:
• Abstract: Accurate document retrieval is crucial for the success of retrieval-augmented generation (RAG) applications, including open-domain question answering and code completion. While large language models (LLMs) have been employed as dense encoders or listwise rerankers in RAG systems, they often struggle with reasoning-intensive tasks because they lack nuanced analysis when judging document relevance. To address this limitation, we introduce JudgeRank, a novel agentic reranker that emulates human cognitive processes when assessing document relevance. Our approach consists of three key steps: (1) query analysis to identify the core problem, (2) document analysis to extract a query-aware summary, and (3) relevance judgment to provide a concise assessment of document relevance. We evaluate JudgeRank on the reasoning-intensive BRIGHT benchmark, demonstrating substantial performance improvements over first-stage retrieval methods and outperforming other popular reranking approaches. In addition, JudgeRank performs on par with fine-tuned state-of-the-art rerankers on the popular BEIR benchmark, validating its zero-shot generalization capability. Through comprehensive ablation studies, we demonstrate that JudgeRank's performance generalizes well across LLMs of various sizes while ensembling them yields even more accurate reranking than individual models.
• Abstract（参考訳）: 検索拡張世代(RAG)アプリケーションの成功には,オープンドメイン質問応答やコード補完など,正確な文書検索が不可欠である。 大規模言語モデル(LLM)は、RAGシステムにおいて高密度エンコーダやリストワイズリランカとして採用されているが、文書関連を判断する際に、微妙な解析が欠けているため、推論集約的なタスクに苦慮することが多い。 この制限に対処するために、文書関連性を評価する際に人間の認知過程をエミュレートする新しいエージェント・リランカであるJiceRankを紹介する。 提案手法は,(1)主問題を特定するための問合せ解析,(2)問合せ対応の要約を抽出する文書解析,(3)関連性判定,(3)関連性評価という3つの重要なステップから構成される。 我々は、推論集約型BRIGHTベンチマークに基づいて、判定Rankを評価し、第1段階の検索手法よりも大幅に性能を向上し、他の一般的な再ランク手法よりも優れた性能を示した。 さらに、JiceRankは、人気の高いBEIRベンチマークの細調整された最先端リランカと同等に動作し、ゼロショットの一般化能力を検証している。 包括的アブレーション研究を通じて、審査ランクの性能が様々な大きさのLLMに対してよく一般化され、それらを組み立てることで個々のモデルよりもより正確なリランクが得られることを示した。

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