論文の概要: Large Language Models for Information Retrieval: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.07107v4
• Date: Wed, 4 Sep 2024 11:39:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-07 04:56:30.553826
• Title: Large Language Models for Information Retrieval: A Survey
• Title（参考訳）: 情報検索のための大規模言語モデル:調査
• Authors: Yutao Zhu, Huaying Yuan, Shuting Wang, Jiongnan Liu, Wenhan Liu, Chenlong Deng, Haonan Chen, Zheng Liu, Zhicheng Dou, Ji-Rong Wen,
• Abstract要約: 情報検索は、項ベースの手法から高度なニューラルモデルとの統合へと進化してきた。 近年の研究では、大規模言語モデル(LLM)を活用してIRシステムの改善が試みられている。 LLMとIRシステムの合流点を探索し、クエリリライト、リトリバー、リランカー、リーダーといった重要な側面を含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.30439850203101
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As a primary means of information acquisition, information retrieval (IR) systems, such as search engines, have integrated themselves into our daily lives. These systems also serve as components of dialogue, question-answering, and recommender systems. The trajectory of IR has evolved dynamically from its origins in term-based methods to its integration with advanced neural models. While the neural models excel at capturing complex contextual signals and semantic nuances, thereby reshaping the IR landscape, they still face challenges such as data scarcity, interpretability, and the generation of contextually plausible yet potentially inaccurate responses. This evolution requires a combination of both traditional methods (such as term-based sparse retrieval methods with rapid response) and modern neural architectures (such as language models with powerful language understanding capacity). Meanwhile, the emergence of large language models (LLMs), typified by ChatGPT and GPT-4, has revolutionized natural language processing due to their remarkable language understanding, generation, generalization, and reasoning abilities. Consequently, recent research has sought to leverage LLMs to improve IR systems. Given the rapid evolution of this research trajectory, it is necessary to consolidate existing methodologies and provide nuanced insights through a comprehensive overview. In this survey, we delve into the confluence of LLMs and IR systems, including crucial aspects such as query rewriters, retrievers, rerankers, and readers. Additionally, we explore promising directions, such as search agents, within this expanding field.
• Abstract（参考訳）: 情報取得の主要な手段として,検索エンジンなどの情報検索(IR)システムが,私たちの日常生活に組み込まれている。 これらのシステムは、対話、質問応答、推薦システムの構成要素としても機能する。 IRの軌道は、項ベースの手法の起源から高度なニューラルモデルとの統合まで、動的に進化してきた。 ニューラルネットワークは複雑なコンテキスト信号やセマンティックなニュアンスを捉えるのに優れており、IRのランドスケープを再構築するが、データ不足、解釈可能性、文脈的に妥当で不正確な応答の生成といった課題に直面している。 この進化には、従来の手法(項ベースのスパース検索法と迅速な応答法など)と現代のニューラルアーキテクチャ(強力な言語理解能力を持つ言語モデルなど)を組み合わせる必要がある。 一方、ChatGPTとGPT-4に代表される大規模言語モデル(LLM)の出現は、言語理解、生成、一般化、推論能力によって自然言語処理に革命をもたらした。 その結果、最近の研究はLLMをIRシステムの改善に活用しようと試みている。 この研究軌道の急速な進化を考えると、既存の方法論を整理し、包括的概要を通して微妙な洞察を提供する必要がある。 本調査では,クエリリフレクタ,レトリバー,リランカ,リーダといった重要な側面を含む,LLMとIRシステムの合流点を探索する。 さらに,この拡大分野において,探索エージェントなどの有望な方向を探究する。

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