核心概念
クロスエンコーダーとLLMsを使用したSPLADE再ランキングの比較研究により、効果的な検索システムの効率性と有効性のバランスを提供する。
統計資料
GPT-4はzero-shotパフォーマンスで印象的な結果を示した。
DeBERTa-v3はクロスエンコーダーとして競争力があり、効率的であることが示された。
OpenAI LLMsはGPT-3.5 Turboよりも優れている結果を示したが、大きなコストや非効率性から利用が制限されている。
引述
"Our findings reveal that cross-encoder rerankers behave slightly differently on in-domain and out-of-domain datasets."
"LLMs have shown to be effective zero-shot rerankers, but traditional cross-encoders remain competitive."