論文の概要: ControlRetriever: Harnessing the Power of Instructions for Controllable Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10025v1
• Date: Sat, 19 Aug 2023 14:17:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-22 18:17:05.359369
• Title: ControlRetriever: Harnessing the Power of Instructions for Controllable Retrieval
• Title（参考訳）: ControlRetriever: 制御可能な検索のためのインストラクションのパワーを損なう
• Authors: Kaihang Pan, Juncheng Li, Hongye Song, Hao Fei, Wei Ji, Shuo Zhang, Jun Lin, Xiaozhong Liu, Siliang Tang
• Abstract要約: 本稿では,多種多様な検索タスクを直接実行する高密度検索モデルを制御する制御レトリバーについて紹介する。 ControlRetrieverは、タスク固有の命令でガイドされている間、新しい制御可能な検索能力で異なる検索モデルに報いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.06863641229893
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent studies have shown that dense retrieval models, lacking dedicated training data, struggle to perform well across diverse retrieval tasks, as different retrieval tasks often entail distinct search intents. To address this challenge, in this work we introduce ControlRetriever, a generic and efficient approach with a parameter isolated architecture, capable of controlling dense retrieval models to directly perform varied retrieval tasks, harnessing the power of instructions that explicitly describe retrieval intents in natural language. Leveraging the foundation of ControlNet, which has proven powerful in text-to-image generation, ControlRetriever imbues different retrieval models with the new capacity of controllable retrieval, all while being guided by task-specific instructions. Furthermore, we propose a novel LLM guided Instruction Synthesizing and Iterative Training strategy, which iteratively tunes ControlRetriever based on extensive automatically-generated retrieval data with diverse instructions by capitalizing the advancement of large language models. Extensive experiments show that in the BEIR benchmark, with only natural language descriptions of specific retrieval intent for each task, ControlRetriever, as a unified multi-task retrieval system without task-specific tuning, significantly outperforms baseline methods designed with task-specific retrievers and also achieves state-of-the-art zero-shot performance.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、専用のトレーニングデータを持たない密集した検索モデルは、異なる検索タスクに異なる検索意図が伴うため、様々な検索タスクでうまく実行できないことが示されている。 この課題に対処するため,我々は,自然言語における検索意図を明示的に記述する命令のパワーを活かして,多種多様な検索タスクを直接実行するための密検索モデルを制御することができる,パラメータ分離アーキテクチャを用いた汎用的かつ効率的なアプローチである controlretriever を導入する。 テキストから画像への生成で強力であることが証明されたcontrolnetの基盤を活用して、controlretrieverは、タスク固有の指示に導かれながら、制御可能な検索能力を持つ異なる検索モデルを模倣する。 さらに,大規模言語モデルの進歩を活かし,多種多様な命令を含む広範囲な自動生成検索データに基づいて,制御を反復的にチューニングする,llm誘導型指導合成反復学習戦略を提案する。 広範な実験により、beirベンチマークでは、タスクごとに特定の検索意図を自然言語で記述するだけで、controlretrieverはタスク固有のチューニングなしで統一されたマルチタスク検索システムとして、タスク固有のレトリバーで設計されたベースラインメソッドを大幅に上回り、最先端のゼロショット性能を実現している。

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