arXiv · cs.CL· Quan Mai·· 1 天前AI 评分37
LLM-IRA：基于主动 LLM 反馈的量子启发成对排序聚合
Quantum-Inspired Pairwise Ranking Aggregation via Active LLM Feedback
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Quan Mai
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.38683v1
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AI 导读
研究者提出 LLM-IRA，首个将量子启发的交互式排序聚合框架扩展到文档重排序的方法，仅让 LLM 对高分歧文档对做成对判断来学习融合权重。在 BEIR 和 TREC Deep Learning 基准上使用 Llama-3.1-8B-Instruct 作裁判，该方法在 6 个基准中的 5 个上追平或超越强静态融合基线，在 4 个上达到统计显著性（Wilcoxon p<0.05）。DL19、DL20 上每查询仅需约 5 次 LLM 调用即可超越最佳无监督基线，成本与 SOTA zero-shot LLM 重排器相当但调用次数少一个数量级，且无需训练数据或微调。
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