空虚さから学ぶ：コンテンツ非依存の確率キャリブレーションによるリストワイズ再ランカーのバイアス除去
arXiv cs.AI / 2026/4/14
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要点
- 提案手法CapCalは、生成的なリストワイズ・リランカーに内在する「位置バイアス」を推論の追加計算なしに補正する、学習不要（training-free）の枠組みです。
- 位置バイアスをコンテンツ非依存のプレースホルダで推定し、エントロピー適応型のコントラスティブ機構で出力ロジットを修正することで、ランキング判断から順序依存性を機械的に切り離します。
- 10のベンチマーク評価で、CapCalはトレーニング不要手法の中で優れた性能を示し、シングルパスの効率を維持しつつ改善を実現したと報告されています。
- とくに軽量モデル（例: 0.6B）でも絶対NDCGが10点超改善し、並べ替え（permutation）集約やデータ拡張ベースラインよりも良い結果となった点が強調されています。
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