Multi-Conditional Ranking with Large Language Models

📄 arXiv: 2404.00211v3 📥 PDF

作者: Pouya Pezeshkpour, Estevam Hruschka

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-03-30 (更新: 2024-10-17)

💡 一句话要点

提出MCRank以解决多条件排序问题

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

关键词: 多条件排序 大型语言模型 推荐系统 信息检索 分解推理

📋 核心要点

  1. 现有的排序方法在处理多条件情况下的性能显著下降，尤其是当项目和条件数量增加时。
  2. 提出了一种分解推理方法EXSIR，通过提取和排序条件，再迭代排序项目，来提升LLMs的排序能力。
  3. 实验结果表明，EXSIR方法相比现有LLMs提升了最高14.4%的性能，验证了其有效性和优越性。

📝 摘要（中文）

利用大型语言模型（LLMs）对一组项目进行排序已成为推荐和检索系统中的常见方法。现有系统通常关注根据给定查询对大量文档进行单调排序。然而，现实场景中常常面临不同的挑战：对相对较小的项目集进行排序，但需考虑多种多样且有时相互冲突的条件。本文定义并探讨了多条件排序任务，提出了MCRank基准，以评估不同项目类型和条件下的多条件排序。通过MCRank对LLMs的分析表明，随着项目和条件的数量及复杂性增加，性能显著下降。为克服这一限制，提出了一种新颖的分解推理方法EXSIR，显著提升了LLMs的性能，最高可达14.4%的改进。我们还详细分析了LLMs在不同条件类别下的表现，并考察了分解步骤的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多条件排序任务，现有方法在处理复杂条件和项目时性能下降，无法满足实际应用需求。

核心思路：提出的EXSIR方法通过分解推理，将排序任务拆分为提取条件、排序条件和迭代排序项目三个步骤，从而提高LLMs的排序能力。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：条件提取模块、条件排序模块和迭代排序模块。首先提取出所有相关条件，然后对条件进行排序，最后根据排序结果迭代地对项目进行排序。

关键创新：最重要的技术创新在于分解推理方法EXSIR的提出，它通过将复杂的排序任务分解为多个简单步骤，显著提升了模型的性能，与传统的单一排序方法形成鲜明对比。

关键设计：在参数设置上，采用了适应性损失函数以优化排序精度，网络结构上结合了条件提取和排序的双重模块设计，以增强模型的灵活性和适应性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，EXSIR方法在多条件排序任务中相比现有LLMs实现了最高14.4%的性能提升，且在不同条件类别下的表现均优于传统方法，验证了其有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括推荐系统、信息检索和个性化服务等。通过提升多条件排序的能力，能够更好地满足用户需求，提供更精准的推荐结果，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Utilizing large language models (LLMs) to rank a set of items has become a common approach in recommendation and retrieval systems. Typically, these systems focus on ordering a substantial number of documents in a monotonic order based on a given query. However, real-world scenarios often present a different challenge: ranking a comparatively smaller set of items, but according to a variety of diverse and occasionally conflicting conditions. In this paper, we define and explore the task of multi-conditional ranking by introducing MCRank, a benchmark tailored for assessing multi-conditional ranking across various item types and conditions. Our analysis of LLMs using MCRank indicates a significant decrease in performance as the number and complexity of items and conditions grow. To overcome this limitation, we propose a novel decomposed reasoning method, consisting of EXtracting and Sorting the conditions, and then Iteratively Ranking the items (EXSIR). Our extensive experiments show that this decomposed reasoning method enhances LLMs' performance significantly, achieving up to a 14.4% improvement over existing LLMs. We also provide a detailed analysis of LLMs performance across various condition categories, and examine the effectiveness of decomposition step. Furthermore, we compare our method with existing approaches such as Chain-of-Thought and existing ranking models, demonstrating the superiority of our approach and complexity of MCR task. We released our dataset and code.