論文の概要: FollowIR: Evaluating and Teaching Information Retrieval Models to Follow Instructions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15246v3
- Date: Tue, 7 May 2024 14:25:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-08 19:13:23.601404
- Title: FollowIR: Evaluating and Teaching Information Retrieval Models to Follow Instructions
- Title（参考訳）: FollowIR: 情報検索モデルの評価と指導
- Authors: Orion Weller, Benjamin Chang, Sean MacAvaney, Kyle Lo, Arman Cohan, Benjamin Van Durme, Dawn Lawrie, Luca Soldaini,
- Abstract要約: 本稿では,情報検索システムにおける命令の利用について検討する。
厳密なインストラクション評価ベンチマークを含むデータセットFollowIRを紹介した。
我々は、IRモデルが複雑な命令に従うことを学習することは可能であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.5977045423177
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Modern Language Models (LMs) are capable of following long and complex instructions that enable a large and diverse set of user requests. While Information Retrieval (IR) models use these LMs as the backbone of their architectures, virtually none of them allow users to provide detailed instructions alongside queries, thus limiting their ability to satisfy complex information needs. In this work, we study the use of instructions in IR systems. First, we introduce our dataset FollowIR, which contains a rigorous instruction evaluation benchmark as well as a training set for helping IR models learn to better follow real-world instructions. FollowIR repurposes detailed instructions -- also known as narratives -- developed for professional assessors to evaluate retrieval systems. In particular, we build our benchmark from three collections curated for shared tasks at the Text REtrieval Conference (TREC). These collections contains hundreds to thousands of labeled documents per query, making them suitable for our exploration. Through this process, we can measure how well IR models follow instructions, through a new pairwise evaluation framework. Our results indicate that existing retrieval models fail to correctly use instructions, using them for basic keywords and struggling to understand long-form information. However, we show that it is possible for IR models to learn to follow complex instructions: our new FollowIR-7B model has significant improvements after fine-tuning on our training set.
- Abstract（参考訳）: モダン言語モデル(LM)は、広範囲で多様なユーザリクエストを可能にする、長く複雑な命令に従うことができる。
Information Retrieval (IR) モデルは、これらのLMをアーキテクチャのバックボーンとして使用するが、実際には、ユーザがクエリと並行して詳細なインストラクションを提供できないため、複雑な情報要求を満たす能力が制限される。
本研究では,赤外線システムにおける命令の使用について検討する。
まず、厳格なインストラクション評価ベンチマークと、IRモデルによる実世界のインストラクションの学習を支援するトレーニングセットを含む、私たちのデータセットFollowIRを紹介します。
FollowIRは、専門家が検索システムを評価するために開発された詳細な指示(物語とも呼ばれる)を再利用する。
特に,テキスト検索会議(TREC)において,共有タスク用にキュレートされた3つのコレクションからベンチマークを構築した。
これらのコレクションには、クエリ毎に数百から数千のラベル付きドキュメントが含まれています。
このプロセスを通じて、新しいペアワイズ評価フレームワークにより、IRモデルがどのように命令に従うかを測定することができる。
この結果から,既存の検索モデルでは命令を正しく使用できず,基本キーワードとして使用し,長文情報の理解に苦慮していることが示唆された。
我々の新しいFollowIR-7Bモデルは、トレーニングセットを微調整した後、大幅に改善されている。
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