Umfassender Vergleich von Cross-Encodern und LLMs zum Reranking von SPLADE

Core Concepts

Wir präsentieren eine vergleichende Studie zwischen Cross-Encoder- und LLM-Rerangern im Kontext des Rerangings effektiver SPLADE-Retriever. Unsere Ergebnisse zeigen, dass Cross-Encoder-Reranker in Out-of-Domain-Szenarien konsistent besser abschneiden als LLM-Reranker, während in In-Domain-Szenarien die Unterschiede geringer sind. Insgesamt positionieren wir LLM-basierte Reranker als einen weiteren Faktor, den es bei der Abwägung zwischen Effektivität und Effizienz in Suchsystemen zu berücksichtigen gilt.

Abstract

Die Studie untersucht den Einsatz von Cross-Encodern und Large Language Models (LLMs) zum Reranking von Suchergebnissen, die von effektiven SPLADE-Retrievern erzeugt wurden. In einer ersten Reihe von Experimenten zeigt sich, dass es im In-Domain-Szenario (TREC Deep Learning Datensätze) schwierig ist, signifikante Unterschiede zwischen den Cross-Encoder-Rerangern zu erkennen. Im Out-of-Domain-Szenario (BEIR, LoTTE) schneidet jedoch der DeBERTa-v3-basierte Reranker konsistent besser ab als der ELECTRA-basierte. Außerdem erweist sich eine Erhöhung der Anzahl der zu rerangenden Dokumente als durchweg vorteilhaft. Bei der Evaluation von LLM-basierten Rerangern zeigt sich, dass GPT-4 beeindruckende Zero-Shot-Leistungen erbringt, traditionelle Cross-Encoder jedoch weiterhin sehr wettbewerbsfähig bleiben. Offene LLMs wie SOLAR, Yi-34B-Chat und Llama-70B-Chat zeigen im Vergleich zu GPT-4 deutlich schwächere Ranking-Fähigkeiten, können aber durch Anpassung der Prompt-Länge durchaus akzeptable Ergebnisse erzielen. Insgesamt positionieren die Autoren LLM-basierte Reranker als einen weiteren Faktor, den es bei der Abwägung zwischen Effektivität und Effizienz in Suchsystemen zu berücksichtigen gilt. Effektive Cross-Encoder-Reranker bleiben eine wettbewerbsfähige Option, insbesondere aufgrund ihrer deutlich höheren Effizienz im Vergleich zu LLMs.

Stats

SPLADE-v3 erzielt im Baseline-Retrieval (ohne Reranking) eine nDCG@10 von 72,3 auf DL19, 75,4 auf DL20, 70,7 auf DL21, 61,9 auf DL22 und 50,6 auf DL23. Der DeBERTa-v3-Reranker erreicht mit 푘=200 eine nDCG@10 von 89,2 auf TREC-COVID. GPT-4 erreicht mit 푘=25 und verkürzten Dokumenten (79 Tokens) eine nDCG@10 von 86,2 auf TREC-COVID.

Quotes

"GPT-4 demonstriert beeindruckende (Zero-Shot-)Leistungen, aber wir zeigen, dass traditionelle Cross-Encoder nach wie vor sehr wettbewerbsfähig sind." "Insgesamt zielen unsere Erkenntnisse darauf ab, eine nuanciertere Perspektive auf die jüngste Begeisterung für LLM-basierte Reranker zu liefern - indem wir sie als einen weiteren Faktor positionieren, den es bei der Abwägung von Effektivität und Effizienz in Suchsystemen zu berücksichtigen gilt."

Key Insights Distilled From

A Thorough Comparison of Cross-Encoders and LLMs for Reranking SPLADE

by Herv... at arxiv.org 03-18-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.10407.pdf

Deeper Inquiries

Wie lassen sich die Erkenntnisse aus dieser Studie auf andere Anwendungsfelder der Informationsrückgewinnung übertragen, in denen LLMs eine Rolle spielen könnten?

Die Erkenntnisse aus dieser Studie können auf verschiedene Anwendungsfelder der Informationsrückgewinnung übertragen werden, insbesondere in Bereichen, in denen Large Language Models (LLMs) eine wichtige Rolle spielen. Zum Beispiel könnten die Ergebnisse dazu beitragen, die Leistung von LLMs in anderen Information Retrieval (IR)-Szenarien zu bewerten, wie bei der Suche in großen Textdatensätzen, der automatischen Klassifizierung von Dokumenten oder der Fragebeantwortung. Die Studie zeigt, dass LLMs, insbesondere GPT-4, beeindruckende Ergebnisse als Reranker erzielen können, was ihr Potenzial in verschiedenen IR-Anwendungen unterstreicht. Darüber hinaus könnten die Erkenntnisse dazu beitragen, die Effektivität von LLMs in speziellen Domänen oder bei der Verarbeitung spezieller Datentypen zu bewerten und zu optimieren.

Welche Möglichkeiten gibt es, die Effizienz von LLM-basierten Rerangern zu verbessern, ohne dabei große Einbußen bei der Effektivität hinnehmen zu müssen?

Um die Effizienz von LLM-basierten Rerangern zu verbessern, ohne die Effektivität zu beeinträchtigen, könnten verschiedene Ansätze verfolgt werden. Ein möglicher Ansatz wäre die Optimierung der Modellarchitektur und des Trainingsprozesses, um die Rechen- und Speicheranforderungen zu reduzieren. Dies könnte die Implementierung von effizienteren Algorithmen zur Verarbeitung großer Textmengen umfassen, um die Geschwindigkeit und Skalierbarkeit der Reranking-Operationen zu verbessern. Darüber hinaus könnten Techniken wie das Caching von Zwischenergebnissen oder die Parallelisierung von Berechnungen eingesetzt werden, um die Gesamtleistung der LLMs zu steigern. Eine weitere Möglichkeit zur Verbesserung der Effizienz besteht darin, die Eingabedaten zu optimieren, indem beispielsweise die Länge der Dokumente reduziert oder die Anzahl der zu rerankenden Dokumente begrenzt wird. Durch die Anwendung von Techniken wie Dokumenten-Truncation oder einer intelligenten Auswahl von Dokumenten könnte die Effizienz der LLMs verbessert werden, ohne die Gesamteffektivität zu beeinträchtigen.

Inwiefern könnten Kombinationen aus Cross-Encodern und LLMs in hybriden Reranking-Ansätzen die Vorteile beider Modelltypen nutzen?

Die Kombination von Cross-Encodern und LLMs in hybriden Reranking-Ansätzen könnte die Vorteile beider Modelltypen optimal nutzen. Cross-Encoder sind bekannt für ihre Effizienz und Geschwindigkeit bei der Re-Ranking-Aufgabe, während LLMs aufgrund ihrer Fähigkeit, komplexe Sprachmuster zu verstehen, eine hohe Effektivität aufweisen. Durch die Integration von Cross-Encodern und LLMs in einem hybriden Ansatz könnten die Stärken beider Modelle kombiniert werden, um eine verbesserte Leistung zu erzielen. Zum Beispiel könnten Cross-Encoder verwendet werden, um eine initiale Rangliste zu erstellen, die dann von LLMs verfeinert wird, um feinere Nuancen und Kontexte zu erfassen. Dies könnte zu präziseren und aussagekräftigeren Ranglisten führen, die sowohl effizient als auch effektiv sind. Darüber hinaus könnten hybride Ansätze es ermöglichen, die Rechenressourcen effizienter zu nutzen, indem sie die Stärken der beiden Modelle je nach Anforderungen und Datenkontext kombinieren.