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Efficiency-Effectiveness Reranking FLOPs for LLM-based Rerankers

Created by
  • Haebom

作者

チユアンペン、ティンルエンワイ、ティングソング、イリュンシャオ

概要

大規模言語モデル（LLM）を使用した再順位付けは強力なパフォーマンスを発揮しますが、高い計算要件により実際の展開は困難です。この論文では、LLMベースの再ランク付けの効率を評価するために、RPP（PetaFLOPあたりのランキングメトリック）やQPP（PetaFLOPあたりのクエリ）などの新しい指標を提案します。さらに、実験なしでLLMベースの再順位付けのFLOPsを推定できる解析可能なFLOPs推定器を開発しました。提案された指標を使用して、さまざまなLLMベースの再ランク付けを評価し、効率 - 効果のトレードオフを研究します。

Takeaways、Limitations

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Takeaways:
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LLMベースの再ランク付けの効率を評価するための新しい指標（RPP、QPP）を提示します。
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実験なしでFLOPsを推定できるFLOPs推定器の開発。
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さまざまなLLMベースの再順位付けの効率 - 効果のトレードオフ研究。
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研究コミュニティへの問題（効率性 - 効果の妥協点）への関心を高めます。
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Limitations:
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具体的な実験結果および各指標の性能に関する詳細な情報は示されていない。
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FLOPs推定器の精度と一般化の可能性に関する追加の検証が必要
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さまざまなアーキテクチャの実験範囲を指定しない。
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