論文の概要: OG-Rank: Learning to Rank Fast and Slow with Uncertainty and Reward-Trend Guided Adaptive Exploration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.17614v1
• Date: Mon, 20 Oct 2025 15:00:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 00:56:39.491772
• Title: OG-Rank: Learning to Rank Fast and Slow with Uncertainty and Reward-Trend Guided Adaptive Exploration
• Title（参考訳）: OG-Rank:不確かさと逆行ガイドによる適応的探索で高速でスローなランク付けを学ぶ
• Authors: Praphul Singh, Corey Barrett, Sumana Srivasta, Irfan Bulu, Sri Gadde, Krishnaram Kenthapadi,
• Abstract要約: 臨床医は、リアルタイムで機能し、選択を正当化するランキングシステムが必要です。 OG-Rank は単復号器方式で、プールされた第一音素信号と不確実な説明ステップとをペアリングする。 モデルは、全ての候補を1回のパスでスコア付けし、リストが真に曖昧である場合にのみ、短い構造化された論理を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.524931642256774
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Clinicians need ranking systems that work in real time and still justify their choices. Motivated by the need for a low-latency, decoder-based reranker, we present OG-Rank, a single-decoder approach that pairs a pooled first-token scoring signal with an uncertainty-gated explanation step. The model scores all candidates in one pass and generates a brief, structured rationale only when the list is genuinely ambiguous, keeping latency predictable. Trained with a curriculum that concentrates effort on hard cases, OG-Rank delivers strong effectiveness on encounter-scoped order selection (fast path: Recall@1~0.45, nDCG@20~0.625) and improves further when the gate activates (Recall@1~0.56, nDCG@20~0.699 at a 45\% gate rate), while compact backbones show similar gains under the same policy. Encoder baselines trail in both effectiveness and flexibility. The result is a practical recipe: rank fast by default and explain when it helps, a pattern that applies broadly to decision tasks where selective generation buys accuracy at acceptable cost. The single-policy design simplifies deployment and budget planning, and the curriculum principle (spend more on the hard cases, less on the easy ones) readily transfers beyond clinical order selection.
• Abstract（参考訳）: 臨床医は、リアルタイムで機能し、選択を正当化するランキングシステムが必要です。 低レイテンシデコーダベースのリランカの必要性に感銘を受けて,プールしたファーストトーンスコア信号と不確実な説明ステップとをペアリングする単一デコーダアプローチであるOG-Rankを提案する。 モデルは、全ての候補を1回のパスでスコア付けし、リストが真に曖昧でレイテンシが予測可能である場合にのみ、短い構造化された論理を生成する。 ハードケースに力を注ぐカリキュラムで訓練されたOG-Rankは、遭遇スコープのオーダー選択(高速パス: Recall@1~0.45, nDCG@20~0.625)に強い効果をもたらし、ゲートのアクティベート(Recall@1~0.56, nDCG@20~0.699)が45倍のゲートレートで起動するとさらに改善される(Recall@1~0.56, nDCG@20~0.699)。 エンコーダは、有効性と柔軟性の両方を基本とする。 このパターンは、選択された生成が許容されるコストで正確さを取得する決定タスクに広く適用される。 単一政治設計は、展開と予算計画を単純化し、カリキュラムの原則(ハードケースよりも多く、簡単なものよりも少ない)は、容易に臨床の順序選択を超えて移行する。

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