대규모 언어 모델(LLM)을 사용한 재순위 매김은 강력한 성능을 보이지만, 높은 계산 요구량으로 인해 실제 배포가 어렵습니다. 본 논문은 LLM 기반 재순위 매김의 효율성을 평가하기 위해 RPP(PetaFLOP당 랭킹 메트릭) 및 QPP(PetaFLOP당 쿼리)와 같은 새로운 지표를 제안합니다. 또한, 실험 없이도 LLM 기반 재순위 매김의 FLOPs를 추정할 수 있는 해석 가능한 FLOPs 추정기를 개발했습니다. 제안된 지표를 사용하여 다양한 LLM 기반 재순위 매김을 평가하고 효율성-효과 절충점을 연구합니다.
