論文の概要: BIRCO: A Benchmark of Information Retrieval Tasks with Complex Objectives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14151v1
• Date: Wed, 21 Feb 2024 22:22:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-23 17:00:46.297157
• Title: BIRCO: A Benchmark of Information Retrieval Tasks with Complex Objectives
• Title（参考訳）: BIRCO: 複雑な目的を持つ情報検索タスクのベンチマーク
• Authors: Xiaoyue Wang, Jianyou Wang, Weili Cao, Kaicheng Wang, Ramamohan Paturi, Leon Bergen
• Abstract要約: 複雑な目的を持つ情報検索タスクのベンチマーク(BIRCO)について述べる。 BIRCOは、多面的ユーザ目的のドキュメントを検索するIRシステムの能力を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4816250611120547
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We present the Benchmark of Information Retrieval (IR) tasks with Complex Objectives (BIRCO). BIRCO evaluates the ability of IR systems to retrieve documents given multi-faceted user objectives. The benchmark's complexity and compact size make it suitable for evaluating large language model (LLM)-based information retrieval systems. We present a modular framework for investigating factors that may influence LLM performance on retrieval tasks, and identify a simple baseline model which matches or outperforms existing approaches and more complex alternatives. No approach achieves satisfactory performance on all benchmark tasks, suggesting that stronger models and new retrieval protocols are necessary to address complex user needs.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複雑な目的を持った情報検索(IR)タスクのベンチマークを示す。 BIRCOは、多面的ユーザ目的のドキュメントを検索するIRシステムの能力を評価する。 ベンチマークの複雑さとコンパクトさは、大規模言語モデル(LLM)に基づく情報検索システムの評価に適している。 本稿では,LLM性能に影響を及ぼす要因を探索し,既存の手法に適合する,あるいはより複雑な代替品に優れる単純なベースラインモデルを同定する。 複雑なユーザニーズに対応するためには、より強力なモデルと新しい検索プロトコルが必要であることを示唆する。

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