論文の概要: Efficiency-Effectiveness Reranking FLOPs for LLM-based Rerankers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.06223v1
• Date: Tue, 08 Jul 2025 17:56:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-09 16:34:38.437187
• Title: Efficiency-Effectiveness Reranking FLOPs for LLM-based Rerankers
• Title（参考訳）: LLMリランカ用FLOPの効率効果
• Authors: Zhiyuan Peng, Ting-ruen Wei, Tingyu Song, Yilun Zhao, Yi Fang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は,情報検索におけるタスクの再分類に応用され,高い性能を実現している。 既存の研究では、遅延、フォワードパス数、入力トークン、出力トークンなどのプロキシメトリクスを使用して、LCMベースのリランカの効率を評価する。 本稿では,LLM ベースの再ランカを対象とした Etextsuperscript2R-FLOP を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.549112491482818
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have recently been applied to reranking tasks in information retrieval, achieving strong performance. However, their high computational demands often hinder practical deployment. Existing studies evaluate the efficiency of LLM-based rerankers using proxy metrics such as latency, the number of forward passes, input tokens, and output tokens. However, these metrics depend on hardware and running-time choices (\eg parallel or not, batch size, etc), and often fail to account for model size, making it difficult to interpret and obscuring the evaluation of the efficiency-effectiveness tradeoff. To address this issue, we propose E\textsuperscript{2}R-FLOPs, for LLM-based rerankers: ranking metrics per PetaFLOP (RPP) for relevance per compute and queries per PetaFLOP (QPP) for hardware-agnostic throughput. Companied with the new metrics, an interpretable FLOPs estimator is built to estimate the FLOPs of an LLM-based reranker even without running any experiments. Based on the proposed metrics, we conduct comprehensive experiments to evaluate a wide range of LLM-based rerankers with different architecture, studying the efficiency-effectiveness trade-off and bringing this issue to the attention of the research community.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は近年,情報検索におけるタスクの再分類に応用され,高い性能を実現している。 しかし、それらの高い計算要求は、しばしば実践的な展開を妨げる。 既存の研究では、遅延、フォワードパス数、入力トークン、出力トークンなどのプロキシメトリクスを使用して、LCMベースのリランカの効率を評価する。 しかし、これらのメトリクスはハードウェアと実行時の選択(並列かどうか、バッチサイズなど)に依存しており、しばしばモデルのサイズを考慮できないため、効率効率のトレードオフの評価を解釈し、無視することは困難である。 この問題に対処するために,LLM ベースの再ランカ用 E\textsuperscript{2}R-FLOPs を提案する: 計算単位の関連性を示す PetaFLOP (RPP) と,ハードウェアに依存しないスループットを示す PetaFLOP (QPP) の関連性を示す。 新たな指標と合わせて,LLMリランカのFLOPを実験を行なわずに推定するために,解釈可能なFLOP推定器を構築した。 提案手法に基づいて,LLMをベースとした多種多様なリランカーを異なるアーキテクチャで評価し,効率効率性トレードオフについて検討し,この問題を研究コミュニティの注意を惹きつけるための総合的な実験を行った。

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