論文の概要: LLM4Ranking: An Easy-to-use Framework of Utilizing Large Language Models for Document Reranking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.07439v1
• Date: Thu, 10 Apr 2025 04:08:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-11 12:22:11.715844
• Title: LLM4Ranking: An Easy-to-use Framework of Utilizing Large Language Models for Document Reranking
• Title（参考訳）: LLM4Ranking: ドキュメント更新のための大規模言語モデルを活用した使いやすいフレームワーク
• Authors: Qi Liu, Haozhe Duan, Yiqun Chen, Quanfeng Lu, Weiwei Sun, Jiaxin Mao,
• Abstract要約: 我々は,オープンソースやクローズドソースのAPIベースのLCMを用いて,ユーザが異なるランキング手法を適用可能な統一フレームワークである textbfLLM4Ranking を導入する。 我々のフレームワークは、LLMで文書を再ランク付けするためのシンプルでインターフェイスを提供し、また、このタスクの使い易い評価と微調整スクリプトを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.060195612587805
• License:
• Abstract: Utilizing large language models (LLMs) for document reranking has been a popular and promising research direction in recent years, many studies are dedicated to improving the performance and efficiency of using LLMs for reranking. Besides, it can also be applied in many real-world applications, such as search engines or retrieval-augmented generation. In response to the growing demand for research and application in practice, we introduce a unified framework, \textbf{LLM4Ranking}, which enables users to adopt different ranking methods using open-source or closed-source API-based LLMs. Our framework provides a simple and extensible interface for document reranking with LLMs, as well as easy-to-use evaluation and fine-tuning scripts for this task. We conducted experiments based on this framework and evaluated various models and methods on several widely used datasets, providing reproducibility results on utilizing LLMs for document reranking. Our code is publicly available at https://github.com/liuqi6777/llm4ranking.
• Abstract（参考訳）: 近年,文書再ランク付けのための大規模言語モデル(LLM)の利用が普及し,有望な研究の方向性となっている。 さらに、検索エンジンや検索拡張生成など、現実世界の多くのアプリケーションにも適用することができる。 実際に研究やアプリケーションの需要が高まる中で,我々は,オープンソースやクローズドソースのAPIベースのLLMを使用して,さまざまなランキング手法をユーザが採用可能な統合フレームワークである‘textbf{LLM4Ranking} を導入する。 我々のフレームワークは、LLMで文書を再ランク付けするためのシンプルで拡張可能なインターフェースを提供し、また、このタスクの使い勝手の良い評価や微調整のスクリプトを提供する。 我々は,このフレームワークを用いて実験を行い,複数の広く使用されているデータセット上で様々なモデルと手法を評価し,文書の再ランク付けにLLMを使用する際の再現性について検討した。 私たちのコードはhttps://github.com/liuqi6777/llm4 rankで公開されています。

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