LLM应用于list-wise时出现的问题 针对这一问题,作者提出一种名为pairwise ranking prompting (PRP)的范式,设计了一种简单的prompt,结合了生成和打分的模型API,使得规模较小的开源模型也能够在公开数据集上实现SOTA. PRP的prompt设计如下图所示,输入为u(q,d_1,d_2)的三元组形式。利用LLM对输入敏感这一特性,同...
1、chatgpt相对于其他LLM模型，在三个ranking的方式上效果都是很明显；这本质还是由模型自己的精度来保证的；2、综合性价比额，作者任务chatgpt在list-wise ranking 方面效果更好；3、chatgpt在冷启动场景效果会更加显著一点（主要偷取外部知识）；A Survey on Large Language Models for Recommendation 这个综述是组...
作者并没有对模型进行finetune,只是设计了很多domain-specific的prompt工程,并得到下面的几个不错的结论: 1、chatgpt相对于其他LLM模型,在三个ranking的方式上效果都是很明显;这本质还是由模型自己的精度来保证的;2、综合性价比额,作者任务chatgpt在list-wise ranking 方面效果更好; 3、chatgpt在冷启动场景效果会更...
LLM应用于list-wise时出现的问题 针对这一问题,作者提出一种名为pairwise ranking prompting (PRP)的范式,设计了一种简单的prompt,结合了生成和打分的模型API,使得规模较小的开源模型也能够在公开数据集上实现SOTA. PRP的prompt设计如下图所示,输入为u(q,d_1,d_2)的三元组形式。利用LLM对输入敏感这一特性,同...
项目排名(Item Ranking): 最后,InteRecAgent使用排名工具对这些候选项进行排序,考虑用户在对话中提到的历史数据和兴趣。这确保推荐不仅符合用户当前的意图,还符合他们的整体偏好和口味。排序后的结果将成为LLMs生成响应的观察输入,以提供更有吸引力和令人满意的用户体验。 在用户的提问中,工具执行路径可能是“信息查询工...
Reward models (Ranking learning) Chatbot Arena -竞技场模式 (Battle count of each combination of models, from LMSYS) (Fraction of Model A wins for all non-tied A vs. B battles, from LMSYS) LLM指令 指令诱导 (诱导模型输出目标答案,from SuperCLUE) 有害指令注入 (将真实有害意图注入到prom...
迁移到LLM这一块，对于pre-training的时候语料的处理，可以做ranking，包括fine-tune的时候做continual ...
OpenIM Bot中的Reranking RAG-GPT始终秉持用户第一，在引入Reranking策略时，优先考虑轻量简介的模型，降低用户使用成本。重新排序是更大检索管道的最后一步，目的是避免任何额外的开销，特别是在面向用户的场景中。为此，我们选择了那些占用空间非常小、不需要任何特殊硬件但仍能提供竞争性能的模型。def rerank_...
Beyond ranking, MMLU checks if a model can transfer knowledge between areas, crucial for adaptable AI. Its challenging tasks push developers to create smarter systems, ensuring models are not just impressive on paper but also ready to tackle real-world problems where knowledge and reasoning matter....
LightGBM A fast, distributed, high performance gradient boosting (GBT, GBDT, GBRT, GBM or MART) framework based on decision tree algorithms, used for ranking, classification and many other machine learning tasks. MegEngine MegEngine is a fast, scalable and easy-to-use deep learning framework, wit...