Sliding Windows Are Not the End: Exploring Full Ranking with Long-Context Large Language Models

📄 arXiv: 2412.14574v1 📥 PDF

作者: Wenhan Liu, Xinyu Ma, Yutao Zhu, Ziliang Zhao, Shuaiqiang Wang, Dawei Yin, Zhicheng Dou

分类: cs.IR, cs.CL

发布日期: 2024-12-19

备注: 14 pages

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出长上下文大语言模型以解决滑动窗口策略的效率问题

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

关键词: 长上下文模型 段落排名 滑动窗口策略 信息检索 学习目标 标签构建 效率提升

📋 核心要点

  1. 现有的滑动窗口策略在段落排名中效率低下，导致重复评估相关段落，增加API成本。
  2. 论文提出利用长上下文LLMs进行完整排名，避免冗余计算，并引入新的标签构建方法和学习目标。
  3. 实验结果表明，所提方法在监督微调设置下显著提升了排名性能，效率也有大幅改善。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在列表式段落排名中表现出色，但现有方法常采用滑动窗口策略，导致重复处理和低效的API成本。本文研究了长上下文LLMs在排名任务中的效率和有效性，发现其在监督微调设置下能够实现更优性能和显著的效率提升。为解决现有方法的不足，提出了一种新的完整列表标签构建方法和重要性感知学习目标，实验结果显示该方法优于基线。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有滑动窗口策略在段落排名中的低效问题，该策略导致重复评估和高API成本。

核心思路：通过利用长上下文LLMs进行完整排名，避免了重复计算，并提出新的标签构建和学习目标，以提高模型的训练效果。

技术框架：整体架构包括数据预处理、长上下文模型的输入处理、完整排名的标签构建和重要性感知学习目标的实现，确保模型能够高效地进行段落排名。

关键创新：最重要的创新在于提出了一种完整列表标签构建方法和重要性感知学习目标，这与传统方法的滑动窗口策略形成了鲜明对比，能够更好地强调高排名段落。

关键设计：在技术细节上，设计了新的损失函数以强调高排名段落ID，并优化了模型的参数设置，以适应长上下文输入的特性。通过这些设计，模型在训练过程中能够更有效地学习到段落的排名信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，使用长上下文LLMs进行完整排名的模型在监督微调设置下，相较于基线方法，性能提升显著，效率提高幅度达到XX%（具体数据未知），证明了所提方法的有效性和优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括信息检索、推荐系统和自然语言处理等。通过提高段落排名的效率和准确性，能够为用户提供更相关的搜索结果和推荐内容，提升用户体验。未来，该方法可能在大规模文本处理和实时信息检索中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have shown exciting performance in listwise passage ranking. Due to the limited input length, existing methods often adopt the sliding window strategy. Such a strategy, though effective, is inefficient as it involves repetitive and serialized processing, which usually re-evaluates relevant passages multiple times. As a result, it incurs redundant API costs, which are proportional to the number of inference tokens. The development of long-context LLMs enables the full ranking of all passages within a single inference, avoiding redundant API costs. In this paper, we conduct a comprehensive study of long-context LLMs for ranking tasks in terms of efficiency and effectiveness. Surprisingly, our experiments reveal that full ranking with long-context LLMs can deliver superior performance in the supervised fine-tuning setting with a huge efficiency improvement. Furthermore, we identify two limitations of fine-tuning the full ranking model based on existing methods: (1) sliding window strategy fails to produce a full ranking list as a training label, and (2) the language modeling loss cannot emphasize top-ranked passage IDs in the label. To alleviate these issues, we propose a new complete listwise label construction approach and a novel importance-aware learning objective for full ranking. Experiments show the superior performance of our method over baselines. Our codes are available at \url{https://github.com/8421BCD/fullrank}.