論文の概要: Augmented Relevance Datasets with Fine-Tuned Small LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.09816v1
• Date: Mon, 14 Apr 2025 02:35:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-15 16:53:45.641772
• Title: Augmented Relevance Datasets with Fine-Tuned Small LLMs
• Title（参考訳）: 微調整小型LDMを用いた拡張関連データセット
• Authors: Quentin Fitte-Rey, Matyas Amrouche, Romain Deveaud,
• Abstract要約: 本稿では,小型かつ微調整された大規模言語モデル (LLM) を用いた妥当性評価の自動化について検討する。 そこで我々は,小規模LLMを微調整し,関連性評価を強化し,下流ランキングモデルトレーニングのためのデータセット作成品質を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7022492404644501
• License:
• Abstract: Building high-quality datasets and labeling query-document relevance are essential yet resource-intensive tasks, requiring detailed guidelines and substantial effort from human annotators. This paper explores the use of small, fine-tuned large language models (LLMs) to automate relevance assessment, with a focus on improving ranking models' performance by augmenting their training dataset. We fine-tuned small LLMs to enhance relevance assessments, thereby improving dataset creation quality for downstream ranking model training. Our experiments demonstrate that these fine-tuned small LLMs not only outperform certain closed source models on our dataset but also lead to substantial improvements in ranking model performance. These results highlight the potential of leveraging small LLMs for efficient and scalable dataset augmentation, providing a practical solution for search engine optimization.
• Abstract（参考訳）: 高品質なデータセットの構築とクエリドキュメント関連性のラベル付けは必須だが、リソース集約的なタスクであり、詳細なガイドラインと人間のアノテータによる相当な努力を必要としている。 本稿では,学習データセットの強化によるランキングモデルの性能向上に焦点をあて,関連性評価を自動化するために,小型で微調整された大規模言語モデル(LLM)の利用について検討する。 そこで我々は,小規模LLMを微調整し,関連性評価を強化し,下流ランキングモデルトレーニングのためのデータセット作成品質を向上させる。 実験により、これらの微調整された小型LCMは、データセット上の特定のクローズドソースモデルを上回るだけでなく、ランキングモデルの性能も大幅に向上することが示された。 これらの結果は,LLMを効率よくスケーラブルなデータセット拡張に活用する可能性を強調し,検索エンジン最適化のための実用的なソリューションを提供する。

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