論文の概要: LLMs may Dominate Information Access: Neural Retrievers are Biased Towards LLM-Generated Texts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.20501v1
• Date: Tue, 31 Oct 2023 14:42:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-01 14:45:01.074831
• Title: LLMs may Dominate Information Access: Neural Retrievers are Biased Towards LLM-Generated Texts
• Title（参考訳）: llmが情報アクセスを支配する: ニューラルネットワークはllm生成テキストに偏っている
• Authors: Sunhao Dai, Yuqi Zhou, Liang Pang, Weihao Liu, Xiaolin Hu, Yong Liu, Xiao Zhang and Jun Xu
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、特にWeb検索において、情報検索(IR)のパラダイムに革命をもたらした。 これらのLCM生成した文書がIRシステムにどのように影響するかは、迫りつつも未解明の疑問である。 意外なことに, ニューラルネットワークによる検索モデルでは, LLM生成文書のランクが高くなる傾向が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.617360596966876
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recently, the emergence of large language models (LLMs) has revolutionized the paradigm of information retrieval (IR) applications, especially in web search. With their remarkable capabilities in generating human-like texts, LLMs have created enormous texts on the Internet. As a result, IR systems in the LLMs era are facing a new challenge: the indexed documents now are not only written by human beings but also automatically generated by the LLMs. How these LLM-generated documents influence the IR systems is a pressing and still unexplored question. In this work, we conduct a quantitative evaluation of different IR models in scenarios where both human-written and LLM-generated texts are involved. Surprisingly, our findings indicate that neural retrieval models tend to rank LLM-generated documents higher.We refer to this category of biases in neural retrieval models towards the LLM-generated text as the \textbf{source bias}. Moreover, we discover that this bias is not confined to the first-stage neural retrievers, but extends to the second-stage neural re-rankers. Then, we provide an in-depth analysis from the perspective of text compression and observe that neural models can better understand the semantic information of LLM-generated text, which is further substantiated by our theoretical analysis.We also discuss the potential server concerns stemming from the observed source bias and hope our findings can serve as a critical wake-up call to the IR community and beyond. To facilitate future explorations of IR in the LLM era, the constructed two new benchmarks and codes will later be available at \url{https://github.com/KID-22/LLM4IR-Bias}.
• Abstract（参考訳）: 近年,大規模言語モデル (LLM) の出現は,特にWeb検索において情報検索 (IR) のパラダイムに革命をもたらした。 人間のようなテキストを生成する素晴らしい能力によって、LLMはインターネット上で巨大なテキストを作成しました。 結果として、LLM時代のIRシステムは新たな課題に直面しており、インデックス化された文書は人間によって書かれただけでなく、LLMによって自動的に生成される。 これらのLCM生成した文書がIRシステムにどのように影響するかは、迫りつつも未解明の疑問である。 本研究では,人間の書き起こしとLLM生成の両方が関与するシナリオにおいて,異なるIRモデルの定量的評価を行う。 意外なことに,我々は,LLM生成文書を上位にランク付けする傾向にあることを示唆し,LLM生成テキストに対するニューラル検索モデルのバイアスのカテゴリーを「textbf{source bias}」と呼ぶ。 さらに,このバイアスは第1段階のニューラルレトリバーに限らず,第2段階のニューラルリランカに限っていることがわかった。 次に, テキスト圧縮の観点から詳細な解析を行い, ニューラルネットワークがLLM生成テキストのセマンティック情報をよりよく理解し, 理論的分析によってさらに裏付けられていることを考察する。 LLM時代のIRの将来の探索を容易にするため、構築された2つの新しいベンチマークとコードは後に \url{https://github.com/KID-22/LLM4IR-Bias} で利用可能となる。

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