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基于零样本 LLM 排名器的提示变体研究
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究评估了大型语言模型在零样本文档排序任务中的效果和效率，并提出了新的Setwise方法以提高效率。实验证明该方法在减少计算成本的同时保持了较高的排序效果。
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关键要点
- 本研究评估了大型语言模型在零样本文档排序任务中的效果和效率。
- 研究比较了 Pointwise、Pairwise 和 Setwise 提示方法，考虑了模型大小、令牌消耗和延迟等因素。
- Pointwise 方法在效率上得分较高，但效果较差；Pairwise 方法效果优秀但计算开销大。
- 提出了一种新颖的 Setwise 提示方法，以提高零样本排序的效率。
- Setwise 方法通过减少 LLM 推理次数和提示令牌消耗，显著提高了排序效率。
- 使用 TREC DL 数据集和 BEIR 零样本文档排序基准测试了该方法，结果显示计算成本大幅减少，同时保持高排序效果。
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