論文の概要: Token-level Proximal Policy Optimization for Query Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00722v1
• Date: Fri, 01 Nov 2024 16:36:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:43.364421
• Title: Token-level Proximal Policy Optimization for Query Generation
• Title（参考訳）: 問合せ生成のためのトークンレベルの近似ポリシー最適化
• Abstract要約: State-of-the-art query generation methodは、文脈理解とテキスト生成における強力な能力にLarge Language Models(LLM)を利用する。 そこで本稿では,LLMのクエリ生成性能向上を目的としたノバルアプローチである,TOken-level Proximal Policy Optimization (TPPO)を提案する。 TPPOはReinforcement Learning from AI Feedback (RLAIF)パラダイムに基づいており、トークンレベルの報酬モデルとトークンレベルのポリシー最適化モジュールで構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.81132350185301
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Query generation is a critical task for web search engines (e.g. Google, Bing) and recommendation systems. Recently, state-of-the-art query generation methods leverage Large Language Models (LLMs) for their strong capabilities in context understanding and text generation. However, they still face challenges in generating high-quality queries in terms of inferring user intent based on their web search interaction history. In this paper, we propose Token-level Proximal Policy Optimization (TPPO), a noval approach designed to empower LLMs perform better in query generation through fine-tuning. TPPO is based on the Reinforcement Learning from AI Feedback (RLAIF) paradigm, consisting of a token-level reward model and a token-level proximal policy optimization module to address the sparse reward challenge in traditional RLAIF frameworks. To evaluate the effectiveness and robustness of TPPO, we conducted experiments on both open-source dataset and an industrial dataset that was collected from a globally-used search engine. The experimental results demonstrate that TPPO significantly improves the performance of query generation for LLMs and outperforms its existing competitors.
• Abstract（参考訳）: クエリ生成は、Web検索エンジン(例えば、Google、Bing)とレコメンデーションシステムにとって重要なタスクである。 近年,文脈理解やテキスト生成において,Large Language Models (LLMs) を利用したクエリ生成手法が注目されている。 しかし、Web検索のインタラクション履歴に基づいてユーザ意図を推測するという点では、高品質なクエリを生成する上で、依然として課題に直面している。 本稿では,細調整によるクエリ生成において,LLMの性能向上を図ったノバルアプローチである,トークンレベルの近似ポリシー最適化(TPPO)を提案する。 TPPOはReinforcement Learning from AI Feedback (RLAIF)パラダイムに基づいており、トークンレベルの報酬モデルとトークンレベルのポリシー最適化モジュールで構成されており、従来のRLAIFフレームワークのスパース報酬問題に対処している。 TPPOの有効性とロバスト性を評価するため,グローバルに利用されている検索エンジンから収集したオープンソースデータセットと産業データセットの両方について実験を行った。 実験の結果,TPPO は LLM のクエリ生成性能を大幅に向上し,既存の競合よりも優れていた。

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