Instruction Distillation Makes Large Language Models Efficient Zero-shot Rankers

📄 arXiv: 2311.01555v1 📥 PDF

作者: Weiwei Sun, Zheng Chen, Xinyu Ma, Lingyong Yan, Shuaiqiang Wang, Pengjie Ren, Zhumin Chen, Dawei Yin, Zhaochun Ren

分类: cs.IR, cs.CL

发布日期: 2023-11-02

💡 一句话要点

提出指令蒸馏方法以提升大语言模型的零-shot排序效率

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 长语言模型 零-shot排序 指令蒸馏 信息检索 自然语言处理 效率提升

📋 核心要点

  1. 现有的对比排序方法效率低下，且过于依赖复杂的提示工程，限制了其实际应用。
  2. 本文提出的指令蒸馏方法通过将对比排序能力转化为逐点排序，简化了排序过程，提高了效率。
  3. 在多个数据集上的实验结果显示，指令蒸馏方法的效率提升达到10到100倍，同时排序性能优于现有监督方法。

📝 摘要（中文）

近期研究表明，大语言模型（LLMs）在零-shot相关性排序中具有巨大潜力。现有方法通常依赖于复杂的对比文档对或列表的方式，虽然有效，但效率低下且需要精细的提示工程。为了解决这一问题，本文提出了一种新颖的指令蒸馏方法，旨在将开源LLMs的对比排序能力蒸馏为更简单高效的逐点排序。通过在BEIR、TREC和ReDial数据集上的评估结果，证明了指令蒸馏可以提高10到100倍的效率，并增强LLMs的排序性能。此外，我们的方法超越了现有的监督方法，如monoT5，并与最先进的零-shot方法相当。相关代码可在www.github.com/sunnweiwei/RankGPT获取。

🔬 方法详解

问题定义：现有的对比排序方法在处理文档对或列表时效率低下，且需要复杂的提示设计，限制了大语言模型在实际应用中的表现。

核心思路：本文提出的指令蒸馏方法旨在将开源LLMs的对比排序能力转化为更简单的逐点排序，通过蒸馏教师模型的预测来简化排序过程。

技术框架：整体架构包括两个主要阶段：首先使用复杂指令进行对比排序，然后将教师模型的预测蒸馏到逐点排序中，使用更简单的指令进行训练。

关键创新：最重要的技术创新在于通过指令蒸馏将复杂的对比排序能力转化为高效的逐点排序，这一方法显著提高了排序效率和性能。

关键设计：在模型训练中，采用了特定的损失函数以优化蒸馏过程，并设计了适合逐点排序的网络结构，确保了模型在简化指令下仍能保持高效的排序能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，指令蒸馏方法在BEIR、TREC和ReDial数据集上实现了10到100倍的效率提升，且排序性能超越了现有的监督方法monoT5，与最先进的零-shot方法表现相当，展示了其优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括信息检索、推荐系统和自然语言处理等。通过提升大语言模型的排序效率，能够在实际应用中更快速地处理海量数据，提供更精准的结果，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Recent studies have demonstrated the great potential of Large Language Models (LLMs) serving as zero-shot relevance rankers. The typical approach involves making comparisons between pairs or lists of documents. Although effective, these listwise and pairwise methods are not efficient and also heavily rely on intricate prompt engineering. To tackle this problem, we introduce a novel instruction distillation method. The key idea is to distill the pairwise ranking ability of open-sourced LLMs to a simpler but more efficient pointwise ranking. Specifically, given the same LLM, we first rank documents using the effective pairwise approach with complex instructions, and then distill the teacher predictions to the pointwise approach with simpler instructions. Evaluation results on the BEIR, TREC, and ReDial datasets demonstrate that instruction distillation can improve efficiency by 10 to 100x and also enhance the ranking performance of LLMs. Furthermore, our approach surpasses the performance of existing supervised methods like monoT5 and is on par with the state-of-the-art zero-shot methods. The code to reproduce our results is available at www.github.com/sunnweiwei/RankGPT.