論文の概要: A Survey of Controllable Learning: Methods and Applications in Information Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06083v2
• Date: Thu, 02 Jan 2025 16:14:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-03 22:24:07.775333
• Title: A Survey of Controllable Learning: Methods and Applications in Information Retrieval
• Title（参考訳）: 制御可能な学習に関する調査:情報検索における方法と応用
• Authors: Chenglei Shen, Xiao Zhang, Teng Shi, Changshuo Zhang, Guofu Xie, Jun Xu,
• Abstract要約: 我々は、制御可能な学習(CL)の形式的定義を提供し、情報検索(IR)におけるその応用について議論する。 学習、評価、タスク設定、オンライン環境への展開など、CLが直面している課題を特定します。 理論解析、効率的な計算、大規模言語モデル、アプリケーションシナリオ、評価フレームワークにおけるCLの有望な方向性について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.641298338700653
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Controllability has become a crucial aspect of trustworthy machine learning, enabling learners to meet predefined targets and adapt dynamically at test time without requiring retraining as the targets shift. We provide a formal definition of controllable learning (CL), and discuss its applications in information retrieval (IR) where information needs are often complex and dynamic. The survey categorizes CL according to what is controllable (e.g., multiple objectives, user portrait, scenario adaptation), who controls (users or platforms), how control is implemented (e.g., rule-based method, Pareto optimization, hypernetwork and others), and where to implement control (e.g., pre-processing, in-processing, post-processing methods). Then, we identify challenges faced by CL across training, evaluation, task setting, and deployment in online environments. Additionally, we outline promising directions for CL in theoretical analysis, efficient computation, empowering large language models, application scenarios and evaluation frameworks.
• Abstract（参考訳）: 制御性は、信頼できる機械学習の重要な側面となり、学習者が予め定義された目標を満たし、目標がシフトするにつれて再トレーニングを必要とせず、テスト時に動的に適応できるようにする。 我々は、制御可能な学習(CL)の形式的定義を提供し、情報要求が複雑で動的である情報検索(IR)におけるその応用について論じる。 CLは、制御可能なもの(例えば、複数の目的、ユーザポートレート、シナリオ適応)、制御の実施方法(ユーザやプラットフォーム)、制御の実施方法(例えば、ルールベースのメソッド、Pareto最適化、ハイパーネットワークなど)、制御の実施場所(例えば、前処理、内処理、後処理メソッド)に応じて分類される。 そして、学習、評価、タスク設定、オンライン環境への展開など、CLが直面している課題を特定します。 さらに、理論解析、効率的な計算、大規模言語モデル、アプリケーションシナリオ、評価フレームワークにおけるCLの有望な方向性について概説する。

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