Feb, 2024

EcoRank: 使用大型语言模型的预算限制文本重新排序

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TL;DR利用 Large Language Models（LLMs）实现了文本重新排名，并通过预算约束方法中的预测策略、预算分配和 LLM APIs 的选择，提出了一种高效的文本重新排名方法 EcoRank，实验结果表明其优于其他预算感知的监督和非监督基准方法。
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发现论文，激发创造
  • 大型语言模型具有配对排名提示的有效文本排名器

    本文提出了一种新的技术叫做 Pairwise Ranking Prompting (PR)，通过使用适当的排名提示，减少了 LLMs 的负担，使用 moderate-sized open-sourced LLMs 在标准的基准测试中实现了最先进的排名表现。

    Jun, 2023

  • TourRank: 利用大型语言模型进行文件排名的一种锦标赛策略

    通过智能分组减轻 LLM 输入长度的限制，采用类似锦标赛的积分系统确保鲁棒的排序，我们引入了一种名为 TourRank 的新型文件排名方法，实验证明 TourRank 在合理的成本下实现了最先进的性能。

    Jun, 2024

  • 利用大型语言模型重新排序以增强推荐的多样性

    用大型语言模型进行多样性重新排序是一个有前途的方法，它能为推荐系统带来多样性而不需要特殊的知识工程。

    Jan, 2024

  • 逐步重新排序：研究大型语言模型的预过滤重新排序

    使用人工生成的相关性评分和 LLM 相关性评分，在对信息检索进行重新排序之前进行预过滤，能够有效地过滤掉不相关的段落，并使较小模型如 Mixtral 能够与更大的专有模型（如 ChatGPT 和 GPT-4）具有竞争力。

    Jun, 2024

  • 基于大型语言模型的自然语言生成从逻辑形式的重新排序研究

    通过提出一种新颖的生成和重新排序的方法，本研究强调大型语言模型在自然语言生成中的出色能力，并解决了从逻辑形式（LFs）生成自然语言时遇到的一些问题，该方法能够提高生成输出的语义一致性和流畅性，经过多项实验验证了其有效性。

    Sep, 2023

  • 产品搜索的相关判断大型语言模型

    基于 Large Language Models (LLMs) 的技术，通过自动化查询 - 商品对的相关性判断，改善产品搜索的相关性预测精度，对商品搜索的相关判断自动化领域具有重要影响。

    Jun, 2024

  • 无需真实标准的大型语言模型排名

    大语言模型的评估和排名是一个重要的问题，本研究提出了一种新的方法，在没有任何参考数据的情况下，通过考虑三元组模型相互评估来排名这些模型，实验证明该方法可靠地恢复接近真实的排名，为实际使用提供了可行的低资源机制。

    Feb, 2024

  • 优化大型语言模型的排序器

    这篇论文通过引入具有对齐的列表排名目标的语言模型框架（ALRO）来解决基于 LLMs 的推荐系统中排名任务的问题，并使用适应语言生成任务的 soft lambda loss 和解决位置偏差的置换敏感学习机制，实验证明 ALRO 优于现有的基于嵌入的推荐方法和基于 LLMs 的推荐基准。

    Mar, 2024

  • 基于大型语言模型的零样本列表式文档重排序

    在 TREC 网络搜索数据集和 MIRACL 跨语言数据集上，使用无需特定任务训练数据的 Listwise Reranker with a Large Language Model (LRL) 可以作为第一阶段和最终阶段的重新排序方法，在多层文本排序任务中取得了强大的效果。

    May, 2023

  • 大型语言模型可用于零样本推荐系统排序

    此研究旨在探究大型语言模型在推荐系统中的排名能力，通过采用提示模板设计和引入特定策略，研究发现大型语言模型在候选物品的零 - shot 排名上有着很好的表现，但是若考虑历史互动的顺序、位移等因素，不同的提示和启发方法能够对大型语言模型的表现产生影响。

    May, 2023