Fugu-MT 論文翻訳(概要): BLITZRANK: Principled Zero-shot Ranking Agents with Tournament Graphs

論文の概要: BLITZRANK: Principled Zero-shot Ranking Agents with Tournament Graphs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.05448v2
Date: Fri, 06 Feb 2026 07:21:31 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-02-09 14:54:43.100852
Title: BLITZRANK: Principled Zero-shot Ranking Agents with Tournament Graphs
Title（参考訳）: BLITZRANK: トーナメントグラフ付きゼロショットランキングエージェント
Authors: Sheshansh Agrawal, Thien Hang Nguyen, Douwe Kiela,
Abstract要約: 我々は、$k$-wiseランキングの原則となる基盤を提供するトーナメントグラフフレームワークを導入する。それぞれ$k$-item比較すると、$binomk2$の完全なトーナメントがペアワイズで表示される。我々は、アイテムのランクが確実に決定されたときを形式化し、情報ゲインを最大化する欲求クエリスケジュールを設計する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.085089126904101
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Selecting the top $m$ from $n$ items via expensive $k$-wise comparisons is fundamental to settings ranging from LLM-based document reranking to crowdsourced evaluation and tournament design. Existing methods either rely on heuristics that fail to fully exploit the information each comparison reveals, or are inefficient when they do. We introduce a tournament graph framework that provides a principled foundation for $k$-wise ranking. Our key observation is that each $k$-item comparison reveals a complete tournament of $\binom{k}{2}$ pairwise preferences; aggregating these into a global preference graph and computing its transitive closure yields many additional orderings without further oracle calls. We formalize when an item's rank is certifiably determined and design a greedy query schedule that maximizes information gain towards identifying the top-$m$ items. The framework also gracefully handles non-transitive preferences (cycles induced by real-world oracles) by collapsing them into equivalence classes that yield principled tiered rankings. Applied to LLM reranking across 14 benchmarks and 5 models, our method achieves Pareto dominance over existing approaches: matching or exceeding accuracy while requiring 25-40% fewer tokens than comparable methods, and $7\times$ fewer than pairwise reranking at near-identical quality.
Abstract（参考訳）: 高価な$k$-wise比較を通じて$n$アイテムから$m$を選択することは、LLMベースのドキュメントのランク付けからクラウドソース評価やトーナメントデザインに至るまで、基本的な設定である。既存の手法は、比較が示す情報を完全に活用できないヒューリスティックに依存しているか、あるいはそれらが実行した場合に非効率である。我々は、$k$-wiseランキングの原則となる基盤を提供するトーナメントグラフフレームワークを導入する。私たちのキーとなる観察は、$k$-itemの比較によって、$\binom{k}{2}$ペアの選好の完全なトーナメントが明らかになることです。我々は、アイテムのランクが確実に決定されたときを形式化し、上位m$アイテムを特定するための情報ゲインを最大化する、欲張りのクエリスケジュールを設計する。このフレームワークは、非推移的選好(現実世界のオラクルによって引き起こされるサイクル)を、原則付きランキングをもたらす同値クラスに分解することで、優雅に扱う。 LLMを14のベンチマークと5つのモデルで再評価した場合、我々の手法は、同等の手法よりも25～40%少ないトークンを必要としながら、マッチングや精度の超過といった、既存のアプローチに対するParetoの優位性を達成します。

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