大型语言模型中的注意力产生高效的零-shot 重新排序器
原文中文，约2400字，阅读约需6分钟。发表于：。本研究解决了大型语言模型（LLMs）在信息检索中的重新排序能力受限制的问题，提出了一种名为“情境内重新排序”（ICR）的新方法。通过直接利用搜索查询引起的注意力模式变化，ICR显著提高了重新排序的效率，并且可适用于任何LLM，实验证明其在性能上优于现有方法，并减少了超过60%的延迟。
研究提出了一种名为“情境内重新排序”（ICR）的新方法，提升大型语言模型在信息检索中的重新排序能力。ICR利用搜索查询引起的注意力模式变化，提高效率，适用于任何LLM。实验表明，ICR性能优于现有方法，并减少了60%以上的延迟，为生成式AI时代的信息检索系统提供了新可能。
