論文の概要: RE-AdaptIR: Improving Information Retrieval through Reverse Engineered Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14764v1
• Date: Thu, 20 Jun 2024 22:28:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-24 15:22:05.755793
• Title: RE-AdaptIR: Improving Information Retrieval through Reverse Engineered Adaptation
• Title（参考訳）: RE-AdaptIR:リバースエンジニアリング適応による情報検索の改善
• Authors: William Fleshman, Benjamin Van Durme,
• Abstract要約: テキスト検索のために微調整された大規模言語モデル(LLM)は、いくつかの情報検索ベンチマークで最先端の結果を示している。 本稿では,情報検索の文脈へのリバースエンジニアリング適応の拡張の有効性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.969478059005574
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) fine-tuned for text-retrieval have demonstrated state-of-the-art results across several information retrieval (IR) benchmarks. However, supervised training for improving these models requires numerous labeled examples, which are generally unavailable or expensive to acquire. In this work, we explore the effectiveness of extending reverse engineered adaptation to the context of information retrieval (RE-AdaptIR). We use RE-AdaptIR to improve LLM-based IR models using only unlabeled data. We demonstrate improved performance both in training domains as well as zero-shot in domains where the models have seen no queries. We analyze performance changes in various fine-tuning scenarios and offer findings of immediate use to practitioners.
• Abstract（参考訳）: テキスト検索のために微調整された大規模言語モデル(LLM)は、いくつかの情報検索(IR)ベンチマークで最先端の結果を示している。 しかし、これらのモデルを改善するための教師付きトレーニングには、多くのラベル付きサンプルが必要である。 本研究では,情報検索(RE-AdaptIR)におけるリバースエンジニアリング適応の有効性について検討する。 我々は RE-AdaptIR を用いてラベルなしデータのみを用いて LLM ベースの IR モデルを改善する。 トレーニングドメインとゼロショットの両方で、モデルがクエリを含まないドメインで、パフォーマンスが改善されたことを実証する。 各種微調整シナリオのパフォーマンス変化を分析し,実践者に即時使用の知見を提供する。

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