Rank-without-GPT: Building GPT-Independent Listwise Rerankers on Open-Source Large Language Models

📄 arXiv: 2312.02969v1 📥 PDF

作者: Xinyu Zhang, Sebastian Hofstätter, Patrick Lewis, Raphael Tang, Jimmy Lin

分类: cs.CL, cs.IR

发布日期: 2023-12-05

💡 一句话要点

构建不依赖GPT的Listwise重排序器，提升开源LLM的检索性能

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: Listwise重排序 大型语言模型 信息检索 开源模型 排序学习

📋 核心要点

  1. 现有Listwise重排序器依赖GPT模型，存在可重复性问题和泛化性风险。
  2. 提出一种不依赖GPT模型的Listwise重排序器，利用开源LLM提升检索效果。
  3. 实验表明，该方法超越GPT-3.5模型13%，达到GPT-4模型效果的97%，并强调高质量Listwise数据的重要性。

📝 摘要（中文）

本文旨在解决当前Listwise重排序器过度依赖GPT模型的问题，这种依赖性不仅造成了科学研究可重复性的隐患，也使得研究结果的泛化性受到质疑。为此，本文首次构建了不依赖任何GPT模型的有效Listwise重排序器。在段落检索实验中，最佳模型超越了基于GPT-3.5的Listwise重排序器13%，并达到了GPT-4模型效果的97%。研究结果还表明，专门为Pointwise排序构建的现有训练数据集不足以训练有效的Listwise重排序器，高质量的Listwise排序数据至关重要，因此需要进一步构建人工标注的Listwise数据资源。

🔬 方法详解

问题定义：当前最先进的Listwise重排序器依赖于GPT系列模型，这带来了两个主要问题：一是科学研究的可重复性受到威胁，因为GPT模型是闭源的，其行为可能随时间变化；二是研究结果的泛化性受到质疑，即这些方法可能只适用于GPT模型，而不能推广到其他大型语言模型（LLM）。

核心思路：本文的核心思路是探索如何利用开源的大型语言模型（LLM）构建有效的Listwise重排序器，从而摆脱对GPT模型的依赖。通过精心设计训练策略和模型结构，使开源LLM能够学习到高质量的Listwise排序能力。

技术框架：整体框架包括以下几个主要阶段：1) 数据准备：收集或构建高质量的Listwise排序数据集，用于训练模型。2) 模型选择：选择合适的开源LLM作为基础模型。3) 模型训练：使用Listwise排序损失函数对LLM进行微调，使其能够对候选文档列表进行排序。4) 模型评估：在标准检索数据集上评估模型的性能，并与基于GPT的模型进行比较。

关键创新：最重要的技术创新点在于成功地利用开源LLM构建了高性能的Listwise重排序器，打破了对GPT模型的依赖。这使得研究结果更具可重复性和泛化性，并为未来的研究提供了新的方向。

关键设计：关键设计包括：1) 选择合适的开源LLM，例如Llama或OPT等。2) 设计有效的Listwise排序损失函数，例如LambdaMART或RankNet等。3) 探索不同的训练策略，例如对比学习或强化学习等。4) 对LLM进行微调，使其适应特定的检索任务。

📊 实验亮点

实验结果表明，本文提出的不依赖GPT的Listwise重排序器在段落检索任务中取得了显著的性能提升。最佳模型超越了基于GPT-3.5的Listwise重排序器13%，并达到了GPT-4模型效果的97%。这一结果证明了开源LLM在排序任务中的潜力，并为未来的研究提供了新的方向。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于信息检索、问答系统、推荐系统等领域。通过使用不依赖GPT的Listwise重排序器，可以降低成本、提高系统的可控性和透明度，并促进相关技术的开源和普及。未来的影响在于推动开源LLM在排序任务中的应用，并促进高质量Listwise排序数据的建设。

📄 摘要（原文）

Listwise rerankers based on large language models (LLM) are the zero-shot state-of-the-art. However, current works in this direction all depend on the GPT models, making it a single point of failure in scientific reproducibility. Moreover, it raises the concern that the current research findings only hold for GPT models but not LLM in general. In this work, we lift this pre-condition and build for the first time effective listwise rerankers without any form of dependency on GPT. Our passage retrieval experiments show that our best list se reranker surpasses the listwise rerankers based on GPT-3.5 by 13% and achieves 97% effectiveness of the ones built on GPT-4. Our results also show that the existing training datasets, which were expressly constructed for pointwise ranking, are insufficient for building such listwise rerankers. Instead, high-quality listwise ranking data is required and crucial, calling for further work on building human-annotated listwise data resources.