R1-Ranker: Teaching LLM Rankers to Reason

📄 arXiv: 2506.21638v3 📥 PDF

作者: Tao Feng, Zhigang Hua, Zijie Lei, Yan Xie, Shuang Yang, Bo Long, Jiaxuan You

分类: cs.IR, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-06-25 (更新: 2025-10-16)

💡 一句话要点

提出R1-Ranker以解决LLM排名任务中的推理不足问题

🎯 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: 大型语言模型 排名任务 推理能力 强化学习 推荐系统 信息检索 迭代优化

📋 核心要点

  1. 现有的LLM排名器往往是特定领域的，缺乏灵活性和迭代优化，限制了推理能力的发挥。
  2. 本文提出R1-Ranker框架，结合DRanker一次性生成完整排名和IRanker通过迭代消除过程进行深度推理。
  3. 实验结果显示，IRanker-3B在多个任务上实现了最先进的性能，并在零-shot任务上提升超过9%。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在数学、编程和科学问题解决等领域展现了强大的推理能力，但在排名任务中的潜力尚未得到充分探索。现有的LLM排名器往往是特定领域的，依赖固定的骨干网络，缺乏迭代优化，限制了其推理能力的发挥。为了解决这些挑战，本文提出了R1-Ranker，一个基于强化学习的推理激励框架，包含DRanker和IRanker两个互补设计。通过在九个数据集上的评估，IRanker-3B在某些任务上超越了更大的7B模型，并实现了15.7%的平均相对提升。这些结果表明，统一多样的排名任务与单一的推理驱动基础模型是推动LLM在排名场景中推理能力发展的有效途径。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决LLM在排名任务中的推理不足，现有方法往往局限于特定领域，缺乏灵活性和迭代优化，无法充分利用LLM的推理潜力。

核心思路：提出R1-Ranker框架，通过强化学习激励推理过程，设计DRanker和IRanker两个模块，前者一次性生成完整排名，后者则通过迭代消除过程促进更深层次的推理。

技术框架：R1-Ranker整体架构包括两个主要模块：DRanker负责快速生成初步排名，IRanker则通过逐步消除候选项并给予阶段性奖励来优化排名结果。

关键创新：R1-Ranker的核心创新在于将强化学习与推理过程结合，IRanker的迭代消除机制与传统的固定排名方法形成鲜明对比，能够更好地适应不同任务的需求。

关键设计：在设计中，IRanker使用了逐步奖励机制，强化学习的损失函数被优化以鼓励更深层次的推理，网络结构则采用了适应性调整以适应不同规模的模型。

📊 实验亮点

实验结果表明，IRanker-3B在九个数据集上表现优异，超越了更大的7B模型，并实现了15.7%的平均相对提升。此外，IRanker-3B在零-shot任务上提升超过9%，而推理轨迹对其他LLM的提升幅度可达22.87%。这些结果验证了强化学习和迭代推理在排名任务中的重要性。

🎯 应用场景

R1-Ranker的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，包括信息检索、推荐系统和自然语言处理中的任务排序等。通过提升LLM在排名任务中的推理能力，该框架能够为用户提供更精准的推荐和信息检索结果，进而提升用户体验和满意度。未来，R1-Ranker可能推动更多智能系统的开发，使其在复杂决策场景中表现更为出色。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have recently shown strong reasoning abilities in domains like mathematics, coding, and scientific problem-solving, yet their potential for ranking tasks, where prime examples include retrieval, recommender systems, and LLM routing, remains underexplored. Ranking requires complex reasoning across heterogeneous candidates, but existing LLM-based rankers are often domain-specific, tied to fixed backbones, and lack iterative refinement, limiting their ability to fully exploit LLMs' reasoning potential. To address these challenges, we propose R1-Ranker, a reasoning-incentive framework built on reinforcement learning, with two complementary designs: DRanker, which generates full rankings in one shot, and IRanker, which decomposes ranking into an iterative elimination process with step-wise rewards to encourage deeper reasoning. We evaluate unified R1-Rankers on nine datasets spanning recommendation, routing, and passage ranking, showing that IRanker-3B consistently achieves state-of-the-art performance, surpasses larger 7B models on some tasks, and yields a 15.7% average relative improvement. Ablation and generalization experiments further confirm the critical role of reinforcement learning and iterative reasoning, with IRanker-3B improving zero-shot performance by over 9% on out-of-domain tasks and reasoning traces boosting other LLMs by up to 22.87%. These results demonstrate that unifying diverse ranking tasks with a single reasoning-driven foundation model is both effective and essential for advancing LLM reasoning in ranking scenarios.