論文の概要: REALM: Recursive Relevance Modeling for LLM-based Document Re-Ranking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.18379v1
• Date: Mon, 25 Aug 2025 18:13:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-27 17:42:38.543064
• Title: REALM: Recursive Relevance Modeling for LLM-based Document Re-Ranking
• Title（参考訳）: REALM: LLMに基づく文書再帰のための再帰的関連モデリング
• Authors: Pinhuan Wang, Zhiqiu Xia, Chunhua Liao, Feiyi Wang, Hang Liu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、ドキュメントの再ランク付けにおいて強力な能力を示している。 我々は不確実性を認識した再分類フレームワークであるREALMを提案する。 本稿では,REALMが最先端の再ランカを上回るとともに,トークン使用率やレイテンシを大幅に低減していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.183085245898039
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown strong capabilities in document re-ranking, a key component in modern Information Retrieval (IR) systems. However, existing LLM-based approaches face notable limitations, including ranking uncertainty, unstable top-k recovery, and high token cost due to token-intensive prompting. To effectively address these limitations, we propose REALM, an uncertainty-aware re-ranking framework that models LLM-derived relevance as Gaussian distributions and refines them through recursive Bayesian updates. By explicitly capturing uncertainty and minimizing redundant queries, REALM achieves better rankings more efficiently. Experimental results demonstrate that our REALM surpasses state-of-the-art re-rankers while significantly reducing token usage and latency, promoting it as the next-generation re-ranker for modern IR systems.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、現代の情報検索(IR)システムにおいて重要なコンポーネントである文書再ランクにおいて、強力な機能を示している。 しかし、既存のLCMベースのアプローチは、ランキングの不確実性、不安定なトップkリカバリ、トークン集約的なプロンプトによる高いトークンコストなど、顕著な制限に直面している。 これらの制約を効果的に解決するために,LLM由来の妥当性をガウス分布としてモデル化し,再帰的ベイズ更新によってそれらを洗練する不確実性を考慮した再分類フレームワークREALMを提案する。 不確実性を明示的に把握し、冗長なクエリを最小限にすることで、REALMはより良いランキングをより効率的に達成する。 実験の結果,REALMはトークン使用率と遅延を著しく低減し,最新のIRシステムにおける次世代の再ランカとして促進した。

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