?简介
1️⃣ Google的研究人员提出一种后处理方法，将LLM生成的相关性标签与其强大的排序能力相结合
2️⃣ 该方法利用LLM生成的相关性标签和成对偏好，然后根据LLM的成对偏好调整标签，同时尽可能接近原始值
3️⃣ 实验结果表明，该方法可有效平衡标签准确性和排序性能。因此，本文展示了通过后处理将LLM的排序和标记能力结合的可能性
?背景
1️⃣ 之前的研究发现，LLM视为伪评分器，直接询问相关性问题(如\"文档A与查询Q的相关程度如何?\")效果欠佳
2️⃣ 相反，成对排序提示(PRP)方法通过询问成对比较(例如\"文档A与文档B，哪个与查询Q更相关?\")可产生良好的排序性能
3️⃣ 伪评分器模式目前在排序系统中应用LLM较为常见，因为其简单高效
4️⃣ 尽管LLM在排序能力上表现出色，但在生成相关性标签方面却不尽如人意
5️⃣如何有效结合这两种模式来综合利用LLM的排序和相关性预测能力，是将LLM应用于主流应用时必须解决的关键挑战
?方法
1️⃣ 系统研究了LLM排序与相关性预测之间的权衡
2️⃣ 提出排序感知伪评分器流程，利用LLM的排序和标记能力生成高质量标签
3️⃣ 设计了约束回归后处理方法，结合PRP排序和LLM相关性生成
4️⃣ 在公开数据集上进行了广泛实验，证明了所提方法的有效性
?效果
1️⃣ 实验结果表明，所提约束回归方法在保持良好排序性能的同时，标签预测性能可与LLM伪评分器相当，且在多数情况下优于监督方法
2️⃣ 方法即使在未标记数据上也能取得良好表现
3️⃣ 本方法的高效变体虽小幅降低性能，但仍优于基线，且大幅节省计算
#llm #搜索 #推荐 #大模型 #相关性 #排序 #google
1️⃣ Google的研究人员提出一种后处理方法，将LLM生成的相关性标签与其强大的排序能力相结合
2️⃣ 该方法利用LLM生成的相关性标签和成对偏好，然后根据LLM的成对偏好调整标签，同时尽可能接近原始值
3️⃣ 实验结果表明，该方法可有效平衡标签准确性和排序性能。因此，本文展示了通过后处理将LLM的排序和标记能力结合的可能性
?背景
1️⃣ 之前的研究发现，LLM视为伪评分器，直接询问相关性问题(如\"文档A与查询Q的相关程度如何?\")效果欠佳
2️⃣ 相反，成对排序提示(PRP)方法通过询问成对比较(例如\"文档A与文档B，哪个与查询Q更相关?\")可产生良好的排序性能
3️⃣ 伪评分器模式目前在排序系统中应用LLM较为常见，因为其简单高效
4️⃣ 尽管LLM在排序能力上表现出色，但在生成相关性标签方面却不尽如人意
5️⃣如何有效结合这两种模式来综合利用LLM的排序和相关性预测能力，是将LLM应用于主流应用时必须解决的关键挑战
?方法
1️⃣ 系统研究了LLM排序与相关性预测之间的权衡
2️⃣ 提出排序感知伪评分器流程，利用LLM的排序和标记能力生成高质量标签
3️⃣ 设计了约束回归后处理方法，结合PRP排序和LLM相关性生成
4️⃣ 在公开数据集上进行了广泛实验，证明了所提方法的有效性
?效果
1️⃣ 实验结果表明，所提约束回归方法在保持良好排序性能的同时，标签预测性能可与LLM伪评分器相当，且在多数情况下优于监督方法
2️⃣ 方法即使在未标记数据上也能取得良好表现
3️⃣ 本方法的高效变体虽小幅降低性能，但仍优于基线，且大幅节省计算
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