論文の概要: INTERS: Unlocking the Power of Large Language Models in Search with Instruction Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06532v3
• Date: Tue, 28 May 2024 13:58:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 03:57:34.469031
• Title: INTERS: Unlocking the Power of Large Language Models in Search with Instruction Tuning
• Title（参考訳）: InterS: インストラクションチューニングによる検索における大規模言語モデルのパワーの解放
• Authors: Yutao Zhu, Peitian Zhang, Chenghao Zhang, Yifei Chen, Binyu Xie, Zheng Liu, Ji-Rong Wen, Zhicheng Dou,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理タスクにおいて印象的な機能を示している。 情報検索(IR)タスクへのそれらの適用は、自然言語における多くのIR固有の概念の頻繁な発生のため、いまだに困難である。 我々は,3つの基本IRカテゴリにまたがる20のタスクを含む新しいインストラクションチューニングデータセット InterS を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.07490387145391
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated impressive capabilities in various natural language processing tasks. Despite this, their application to information retrieval (IR) tasks is still challenging due to the infrequent occurrence of many IR-specific concepts in natural language. While prompt-based methods can provide task descriptions to LLMs, they often fall short in facilitating a comprehensive understanding and execution of IR tasks, thereby limiting LLMs' applicability. To address this gap, in this work, we explore the potential of instruction tuning to enhance LLMs' proficiency in IR tasks. We introduce a novel instruction tuning dataset, INTERS, encompassing 20 tasks across three fundamental IR categories: query understanding, document understanding, and query-document relationship understanding. The data are derived from 43 distinct datasets with manually written templates. Our empirical results reveal that INTERS significantly boosts the performance of various publicly available LLMs, such as LLaMA, Mistral, and Phi, in IR tasks. Furthermore, we conduct extensive experiments to analyze the effects of instruction design, template diversity, few-shot demonstrations, and the volume of instructions on performance. We make our dataset and the fine-tuned models publicly accessible at https://github.com/DaoD/INTERS.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理タスクにおいて印象的な機能を示している。 それにもかかわらず、情報検索(IR)タスクへのそれらの適用は、自然言語における多くのIR固有の概念の頻繁な発生のため、いまだに困難である。 プロンプトベースのメソッドはLLMにタスク記述を提供することができるが、IRタスクの包括的な理解と実行を容易にするのに不足するため、LLMの適用性が制限されることが多い。 このギャップに対処するため、本研究では、IRタスクにおけるLLMの習熟度を高めるために、命令チューニングの可能性について検討する。 我々は,クエリ理解,文書理解,クエリドキュメント関係理解という3つの基本的なIRカテゴリにまたがる20のタスクを含む,新しい命令チューニングデータセット InterS を導入する。 データは、手書きのテンプレートを持つ43の異なるデータセットから導出される。 実験結果から、IRタスクにおいて、InterSはLLaMA、Mistral、Phiといった様々な公開LLMの性能を大幅に向上させることが明らかとなった。 さらに、命令設計、テンプレートの多様性、数発のデモ、および命令のボリュームがパフォーマンスに与える影響を分析するための広範な実験を行った。 データセットと微調整されたモデルをhttps://github.com/DaoD/INTERSで公開しています。

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