論文の概要: Adapting LLMs for Efficient, Personalized Information Retrieval: Methods and Implications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12287v1
• Date: Tue, 21 Nov 2023 02:01:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 02:35:02.005864
• Title: Adapting LLMs for Efficient, Personalized Information Retrieval: Methods and Implications
• Title（参考訳）: 効率よくパーソナライズされた情報検索のためのLCMの適応:方法と意味
• Authors: Samira Ghodratnama and Mehrdad Zakershahrak
• Abstract要約: LLM(Large Language Models)は、人間に似たテキストの理解と生成に優れた言語モデルである。 本稿では,言語モデル(LLM)と情報検索(IR)システムの統合戦略について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7832189413179361
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The advent of Large Language Models (LLMs) heralds a pivotal shift in online user interactions with information. Traditional Information Retrieval (IR) systems primarily relied on query-document matching, whereas LLMs excel in comprehending and generating human-like text, thereby enriching the IR experience significantly. While LLMs are often associated with chatbot functionalities, this paper extends the discussion to their explicit application in information retrieval. We explore methodologies to optimize the retrieval process, select optimal models, and effectively scale and orchestrate LLMs, aiming for cost-efficiency and enhanced result accuracy. A notable challenge, model hallucination-where the model yields inaccurate or misinterpreted data-is addressed alongside other model-specific hurdles. Our discourse extends to crucial considerations including user privacy, data optimization, and the necessity for system clarity and interpretability. Through a comprehensive examination, we unveil not only innovative strategies for integrating Language Models (LLMs) with Information Retrieval (IR) systems, but also the consequential considerations that underline the need for a balanced approach aligned with user-centric principles.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llms)の出現は、情報とのオンラインユーザインタラクションにおいて重要な変化をもたらす。 従来のIR(Information Retrieval)システムは主にクエリ文書マッチングに依存していたが、LLMは人間のようなテキストの理解と生成に優れており、IR体験を著しく豊かにしている。 LLMはチャットボットの機能と関連付けられることが多いが,本論文では,情報検索におけるその明示的な応用について論じる。 提案手法は,検索プロセスの最適化,最適モデルの選択,LLMのスケールとオーケストレーションを効果的に行う手法である。 注目すべき課題は、モデルが不正確または誤解釈したデータを出力するモデル幻覚(model hallucination)である。 ユーザのプライバシやデータの最適化,システムの明確性や解釈可能性の必要性など,当社の言論は極めて重要視されています。 本稿では,言語モデル (LLM) と情報検索 (IR) システムを統合するための革新的な戦略を明らかにするとともに,ユーザ中心の原則に沿ったバランスのとれたアプローチの必要性を明らかにする。

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