When Reranking Hurts: Uncertainty-Based Gating for Few-Shot Reranking

背景

在大型语言模型（LLM）的上下文学习中，少样本提示是一种核心范式。为了提升模型在特定任务上的表现，研究者通常会引入重排机制，即对检索到的候选