論文の概要: ReSLLM: Large Language Models are Strong Resource Selectors for Federated Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17645v1
• Date: Wed, 31 Jan 2024 07:58:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-01 15:29:41.267267
• Title: ReSLLM: Large Language Models are Strong Resource Selectors for Federated Search
• Title（参考訳）: ReSLLM: 大規模言語モデルはフェデレート検索のための強力なリソースセレクタである
• Authors: Shuai Wang, Shengyao Zhuang, Bevan Koopman, Guido Zuccon
• Abstract要約: フェデレーション検索は、Retrieval-Augmented Generationパイプラインのコンテキストにおいて、ますます重要になる。 現在のSOTA資源選択手法は特徴に基づく学習手法に依存している。 ゼロショット環境でのフェデレーション検索における資源選択を促進するために,ReSLLMを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.44746116088232
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Federated search, which involves integrating results from multiple independent search engines, will become increasingly pivotal in the context of Retrieval-Augmented Generation pipelines empowering LLM-based applications such as chatbots. These systems often distribute queries among various search engines, ranging from specialized (e.g., PubMed) to general (e.g., Google), based on the nature of user utterances. A critical aspect of federated search is resource selection - the selection of appropriate resources prior to issuing the query to ensure high-quality and rapid responses, and contain costs associated with calling the external search engines. However, current SOTA resource selection methodologies primarily rely on feature-based learning approaches. These methods often involve the labour intensive and expensive creation of training labels for each resource. In contrast, LLMs have exhibited strong effectiveness as zero-shot methods across NLP and IR tasks. We hypothesise that in the context of federated search LLMs can assess the relevance of resources without the need for extensive predefined labels or features. In this paper, we propose ReSLLM. Our ReSLLM method exploits LLMs to drive the selection of resources in federated search in a zero-shot setting. In addition, we devise an unsupervised fine tuning protocol, the Synthetic Label Augmentation Tuning (SLAT), where the relevance of previously logged queries and snippets from resources is predicted using an off-the-shelf LLM and then in turn used to fine-tune ReSLLM with respect to resource selection. Our empirical evaluation and analysis details the factors influencing the effectiveness of LLMs in this context. The results showcase the merits of ReSLLM for resource selection: not only competitive effectiveness in the zero-shot setting, but also obtaining large when fine-tuned using SLAT-protocol.
• Abstract（参考訳）: 複数の独立した検索エンジンの検索結果を統合するフェデレーション検索は、チャットボットのようなLLMベースのアプリケーションを強化するRetrieval-Augmented Generationパイプラインのコンテキストにおいて、ますます重要になる。 これらのシステムは、特定の(PubMedなど)から一般(Googleなど)まで、ユーザ発話の性質に基づいて、様々な検索エンジンにクエリを分散することが多い。 フェデレーション検索の重要な側面はリソースの選択である - クエリを発行する前に適切なリソースを選択して、高品質で迅速な応答を保証し、外部検索エンジンを呼び出すコストを含む。 しかし、現在のSOTAリソース選択手法は主に特徴に基づく学習手法に依存している。 これらの方法は、しばしば労働集約的で高価な各資源の訓練ラベルの作成を伴う。 対照的に、LPMはNLPおよびIRタスクを横断するゼロショット法として強い効果を示した。 フェデレートされた検索 LLM の文脈では、広範囲の事前定義されたラベルや特徴を必要とせずに、資源の関連性を評価することができると仮定する。 本稿では,ReSLLMを提案する。 我々のReSLLM法は、ゼロショット環境でのフェデレーション検索における資源の選択を促進するためにLLMを利用する。 さらに、教師なしの微調整プロトコルであるslat(synthetic label augmentation tuning)を考案し、既定のllmを用いてリソースから予めログしたクエリとスニペットの関連性を予測し、リソース選択に関してresllmを微調整するために使用する。 この文脈におけるllmの有効性に影響を及ぼす要因について,我々は経験的評価と分析を行った。 その結果、資源選択におけるReSLLMのメリットが示され、ゼロショット設定における競合効率だけでなく、SLATプロトコールを用いた微調整で大きく向上した。

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