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Leveraging Large Language Models for Utility-Centric Annotation: Reducing Manual Effort in Retrieval and RAG
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了利用大语言模型（LLMs）生成标注，以降低检索模型训练和评估中的人工成本。结果表明，基于LLMs的标注在跨任务迁移中表现优越，尤其在非领域设置下，其性能超过传统人类标注模型，展现出更好的通用性。
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关键要点
- 本研究探讨了检索模型训练和评估中人工标注的高成本问题。
- 研究使用大语言模型（LLMs）生成标注，以替代传统的人类标注。
- 基于LLMs的标注在跨任务迁移中表现优越，尤其在非领域设置下。
- LLMs生成的标注性能超过传统人类标注模型，展现出更好的通用性。
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