Conquistando Juízes de Busca LLM Burros com ML Clássico

O autor explora o uso de um LLM local como juiz de relevância de busca, uma alternativa econômica ao OpenAI. Julgamentos individuais de LLM são pouco confiáveis, então o artigo propõe combinar as avaliações de vários atributos de produtos (nome, classificação, descrição, etc.) de vários LLMs usando aprendizado de máquina tradicional (por exemplo, árvores de decisão) para melhorar a precisão. Experimentos mostram que essa abordagem pode prever preferências humanas e revelar a lógica por trás de rótulos humanos, auxiliando na otimização de mecanismos de busca.