論文の概要: Prompt-Based Document Modifications In Ranking Competitions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07315v1
• Date: Tue, 11 Feb 2025 07:25:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 18:22:48.044395
• Title: Prompt-Based Document Modifications In Ranking Competitions
• Title（参考訳）: ランク付け競争におけるプロンプトベースの文書修正
• Authors: Niv Bardas, Tommy Mordo, Oren Kurland, Moshe Tennenholtz, Gal Zur,
• Abstract要約: 本研究では,言語モデル (LLM) を用いたプロンプトベースの文書編集手法について検討した。 これまでのランキングコンペティションやコンペティションでボットとしてデプロイすることで、私たちのアプローチを評価します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.757199109227175
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study prompting-based approaches with Large Language Models (LLMs) for modifying documents so as to promote their ranking in a competitive search setting. Our methods are inspired by prior work on leveraging LLMs as rankers. We evaluate our approach by deploying it as a bot in previous ranking competitions and in competitions we organized. Our findings demonstrate that our approach effectively improves document ranking while preserving high levels of faithfulness to the original content and maintaining overall document quality.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,言語モデル (LLM) を用いたプロンプトベースの文書編集手法について検討した。 提案手法は,LLMをローダとして活用するための先行研究から着想を得たものである。 これまでのランキングコンペティションやコンペティションでボットとしてデプロイすることで、私たちのアプローチを評価します。 その結果,本手法は,オリジナルコンテンツへの忠実度を高く保ち,文書の質を保ちながら,文書のランク付けを効果的に向上することを示した。

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